KASPeru Catálogo de Cursos 2015 - Inhouse

8/19/2019 KASPeru Catálogo de Cursos 2015 - Inhouse

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nowledge and Systems Peru

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Catálogo de CursosIn-house

2015


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Pasado Futuro

U

t i l i d a d e s

Presentación de la Empresa

KAS es una empresa creada para brindar servicios deconsultoría, desarrollar investigación aplicada y formarcapacidades para la gestión de datos, el análisis de datosestructurados, el análisis de datos no estructurados, eldesarrollo y la optimización de modelos matemáticos.

KAS fue fundada en el Perú en el año 2008 con elcompromiso de brindar soluciones de análisis de datos asus clientes derivando el conocimiento adquirido por susfundadores en múltiples proyectos de investigación

académica.

KAS se orienta al desarrollo de soluciones donde elsoftware debe de aprender patrones de comportamientodesde experiencias pasadas para ser aplicada a nuevoscasos, en este orden de cosas los patrones se puedenencontrar en datos transaccionales, en textos, enimágenes, en señales de voz, en datos geo-espaciales yen toda señal que se puede almacenar.

La formación académica y profesional de nuestroscolaboradores respaldan el resultados de los serviciosbrindados, lo cual se traduce en nuestra amplia carterade clientes.

Nuestra misión de brindar soluciones innovadorasaplicando nuevas tecnologías en análisis predictivo ysistemas inteligentes para la generación de valor en lasorganizaciones.


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Catálogo de Cursos KASPeru - Inhouse

KAS ofrece un conjunto de programas de formación de capacidades profesionales en análisispredictivo, en técnicas y herramientas para la extracción de patrones de comportamiento

desde datos estructurados y no estructurados, tecnologías para el bigdata y otros temas

afines. Los siguientes programas se ofrecen in-house, para grupos de estudiantes.

(*) C : ConceptualI : Instrumental

(**) : Solicitar syllabus(***) : Disponible a solicitud

Precios dados en solesTodos los precios incluyen el IGV

Precios válidos hasta el 31 de diciembre del 2015

Código H Denominación Tipo(*)

PrecioIn-house

MáximoAlumnos

DM049 9 Taller de Inducción al Análisis Predictivo - Mineríade Datos

C 3,500 10

DM051 24 Curso Básico de Análisis Predictivo - Minería deDatos y Minería de Textos

C+I 10,000 16

DM061 18 Curso Avanzado de Análisis Predictivo - Desarrollode Modelos Empresariales

I 12,000 4

DM046 8 Taller de Inducción al SQL Server Data MiningAdd-ins for Office Excel

I 3,500 20

DM047 8 Taller de Inducción al RapidMiner I 3,500 20

DM048 8 Taller de Inducción al Oracle DataMining I 3,500 20

DM044 8 Taller de Inducción al SPSS Modeler (**) I 3,500 20

DM045 8 Taller de Inducción al SAS Enterprise Miner (**) I 3,500 20

BG011 8 Taller de Introducción a las Bases de Datos NoSQL I 3,500 20

BG031 8 Taller de Introducción al Análisis de Redes Sociales I 3,500 20

BG021 16 Curso Taller de Hadoop y HDFS (***) C+I 10,000 8


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Taller de Inducción al Análisis Predictivo – Minería de Datos

■ SUMILLA

El taller se orienta a usuarios finales o gerentes que desean

comprender qué es el análisis predictivo, cómo usar los

resultados, cómo pedir el desarrollo de un nuevo modelo, se

imparte conceptos tales como conocimiento, aprendizaje,

patrón de comportamiento y evaluación de los modelos.

■ OBJETIVOS DEL TALLER

Al final del taller los alumnos estarán en capacidad de:

• Comprender los conceptos básicos del análisis predictivo.• Identificar las herramientas de análisis y desarrollo de

modelos predictivos.• Plantear un proyecto de análisis predictivo, dimensionar su

magnitud y medir su avance.• Identificar el proceso del análisis predictivo mediante la

metodología CRISP-DM.

■ CONTENIDO

• Introducción a la minería de datos. (3h)• Entendimiento de los datos (1.5h)• Preparación de los datos. (1.5h)• Introducción a los modelos de Clasificación (2h)• Introducción a modelos de Regresión (2h)

■ DIRIGIDO A

• Profesionales que desean conocer los conceptos básicosnecesarios para implementar un proyecto de minería de

datos.• Usuarios finales que desean conocer cómo dimensionar un

proyecto de análisis predictivo, cómo solicitar un modelopara su área de negocio.

• Personal involucrado en proyectos de Business Intelligence.

■ PRE-REQUISITOS

• Conocimientos básicos de bases de datos.• Conocimientos básicos de estadística.

Duración

9 horas

Sesiones in-house

3 x 3 horas.

Herramientas

RapidMiner

http://www.gettyimages.com/Search/Search.aspx?contractUrl=1&language=en-US&family=images&c=color&or=h&p=data%20analysis&src=standard


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Curso Básico de Análisis Predictivo - Minería de Datos y de Textos

■ SUMILLA

Se orienta a profesionales que desean iniciarse en las técnicas

de la minería de datos, el curso es conceptual e instrumental,

se aprende a usar cada una las técnicas por separado, se

desarrolla trabajos de integración para consolidar lo aprendido.

Se imparte conceptos y desarrolla ejercicios acerca:

• Del análisis predictivo que relaciona los datos con las acciones

efectuadas por las organizaciones tal que permitan llegar a

conclusiones fiables sobre eventos actuales y futuros, permite

mejorar el conocimiento del negocio y de los clientes.• De la minería de datos que es el proceso de descubrir

conocimiento desde bases de datos, mediante un proceso de

extracción no trivial de información implícita, previamente

desconocida y potencialmente útil.


Al final del taller los alumnos estarán en capacidad de:• Comprender el proceso de la minería de datos para extraer

patrones de comportamiento usando el CRISP-DM.• Diseñar, desarrollar, evaluar y comprender los modelo

descriptivos y los modelos predictivos.• Evaluar el rendimiento de los modelos diseñados.

■ CONTENIDO

• Introducción a los fundamentos de minería de datos (4 h).• Entendimiento y Preparación de Datos (4 h).• Modelos de clasificación (4 h).• Modelos de regresión (4 h).• Modelos de agrupamiento (2 h).• Modelos de asociación (2 h).• Minería de Textos (4 h).

■ DIRIGIDO A

• Analistas de riesgos y analistas de marketing.• Analistas de mercadeo o de pronóstico.• Analistas de pronóstico y predicción.

■ PRE-REQUISITOS

• Conocimientos básicos de bases de datos.• Conocimientos básicos de estadística.

Duración

24 horas

Sesiones in-house

8 x 3 horas

6 x 4 horas

Herramientas

• RapidMiner

• SQL Server Analysis

Services

• Oracle DataMining


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Taller de Inducción al SQL Server Data Mining Add-ins for Excel

■ SUMILLA

El SQL Server Data Mining for Excel es una herramienta del SQL

Server Data Mining que trabaja directamente sobre una hoja de

cálculo de excel, permitiendo descubrir patrones y relaciones

ocultas en los datos. Permite reducir el tiempo de aprendizaje

de la herramienta dado que trabaja sobre el Excel. Para utilizar

el SQL Server Data Mining se debe conectar a una base de

datos SQL Server Analysis Services. Sin embargo, no es

necesario tener experiencia previa con los componentes de SQL

Server Analysis Services. Los algoritmos disponibles son:• Algoritmos de clasificación

• Algoritmos de regresión

• Algoritmos de segmentación

• Algoritmos de asociación

• Algoritmos de análisis de secuencias


El taller pretende exponer el uso de Server® 2012 Data MiningAdd-ins for Excel para el desarrollo de modelos de minería dedatos dese una hoja de cálculo, se recomienda conocimientosbásicos de minería de datos.

■ CONTENIDO

1. Uso básico del Server® 2012 Data Mining Add-ins (2 h).2. Preparación de datos (2 h).3. Selección de atributos (1 h).4. Desarrollo del Modelos predictivos (2 h).5. Evaluación de modelos (1 h).

■ DIRIGIDO A

• Profesionales interesados en aprender nuevas herramientaspara el análisis de datos.

■ PRE-REQUISITOS

• Conocimientos básicos de minería de datos.• Base de datos (MS SQL, mySQL, Oracle, Sybase, etc.)• Estadística y probabilidades• Hoja de cálculo.

Duración

8 horas

Sesiones in-house

2 x 4 horas

Herramientas

• SQL Server Analysis

Services


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Taller de Inducción al RapidMiner

■ SUMILLA

El RapidMiner es un programa informático para la minería de

datos, minería de textos y otras tareas para el análisis de datos.

Permite el desarrollo de procesos de análisis de datos mediante

el encadenamiento de operadores a través de un entorno

gráfico. Se usa en investigación educación, capacitación,

creación rápida de prototipos y en aplicaciones empresariales,

debido a su facilidad de instalación, de uso y su amplia librería

de operadores, proporciona más de 500 operadores orientados

al análisis de datos, incluyendo los necesarios para realizaroperaciones de entrada y salida, preprocesamiento de datos y

visualización, funciones para el intercambio de datos con base

de datos. También permite utilizar los algoritmos incluidos en

Weka y en R.


Al final del taller los alumnos estarán en capacidad de hacer usodel RapidMiner en todos los proceso del ciclo de vida dedesarrollo de modelos predictivos y descriptivos.

■ CONTENIDO

1. Uso básico del rapidminer (2 h).2. Preparación de datos (1 h).3. Selección de atributos (1 h).4. Modelos predictivos con rapidminer (1 h).5. Evaluación de modelos (1 h).6. Minería de textos (text mining) (2 h).

■ DIRIGIDO A

Profesionales interesados en aprender nuevas herramientaspara el análisis de datos.

■ PRE-REQUISITOS

• Conocimientos básicos de minería de datos.• Base de datos (MS SQL, mySQL, Oracle, Sybase, etc.)• Estadística y probabilidades• Hoja de cálculo.

Duración

8 horas

Sesiones in-house

2 x 4 horas

Herramientas

• RapidMiner


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Taller de Inducción al Oracle DataMining

■ SUMILLA

El taller pretende exponer el uso de Oracle DataMining para eldesarrollo de modelos de minería de datos, se recomiendaconocimientos básicos de minería de datos y del Oracle 11g. Enel taller se trata de aspectos tales como la interfaz SQLDeveloper, la conexión a la base de datos, la configuración deOracle Data Miner, el acceso al Data Miner GUI, la identificaciónde componentes de interfaz del Data Miner, los nodos del DataMiner, la vista previa de Data MinerWorkFlow y el desarrollomodelos de clasificación, regresión, asociación y agrupamiento.


Al final del taller los alumnos estarán en capacidad de:• Conocer el flujo de trabajo del Oracle Datamining.• Administrar la interfaz de SQL Developer.• Creación y modificación de nodos del DataMiner.• Configurar el Oracle Data Miner.• Accesar al Oracle Data Miner GUI.• Ejecutar operadores para la lectura de datos, exportación de

datos, ejecución de sentencias SQL.• Implementar flujos de trabajo para la transformación de

datos.

■ CONTENIDO

1. Conceptos de minería de datos. (1 h)2. Presentación del Oracle Data Miner 11g Release 2. (2 h)3. Uso de modelos de clasificación. (2 h)4. Uso de modelos de regresión. (1 h)5. Análisis de la Cesta de Mercado.(1 h)6. Uso de modelos de clustering.(1 h)

■ DIRIGIDO A

Profesionales interesados en aprender nuevas herramientaspara el análisis de datos.

■ PRE-REQUISITOS

Conocimientos de minería de datos, Oracle DataBase,estadística, probabilidades y hoja de cálculo.

Duración

8 horas

Sesiones in-house

2 x 4 horas

Herramientas

• Oracle Datamining

El Oracle Datamining. Esuna extensión de OracleSQL Developer quepermite a los analistasde datos: trabajardirectamente con losdatos en la BD Oracle,explorar los datosgráficamente, construiry evaluar variosmodelos de minería dedatos, aplicar modelos

de minería de datos anuevos datos y así comodesarrollarpredicciones.


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Taller de Introducción a las Bases de Datos NoSQL

■ SUMILLA

Las bases de datos NoSQL se diferencian de las bases de datosSQL tradicionales en que no usan el SQL como lenguaje deconsultas, los datos almacenados no requieren estructuras fijascomo tablas, normalmente no soportan operaciones JOIN, nigarantizan completamente ACID (atomicidad, coherencia,aislamiento y durabilidad), y habitualmente escalan bienhorizontalmente. Se clasifican por su forma de almacenar losdatos: clave-valor, bases de datos documentales y bases dedatos orientadas a grafos. Se usan cuando se necesita

proporcionar información procesada a partir de grandesvolúmenes de datos que tienen estructuras horizontales más omenos similares.


Este taller pretende dar una visión de las diferentesposibilidades que nos ofrecen las bases de datos norelacionales como alternativa a SQL y sus potencialesaplicaciones a problemas que no pueden ser abordados por

bases de datos ACID.

■ CONTENIDO

1. Introducción a las bases de datos NoSQL2. Conceptos y campos relacionados3. Principales características4. Arquitectura de las bases de datos NoSQL5. Cuándo usar NoSQL6. Introducción a MongoDB7. Almacén de datos clave-valor:8. Almacén de base de datos orientada a documentos9. Comparativa entre las diferentes soluciones NoSQL

■ DIRIGIDO A

Analistas de datos. DBAs que desean ampliar su ámbito dedesempeño profesional. Profesionales que buscan unaalternativa a las bases de datos relacionales. Interesados engestionar grandes bases de datos no estructuradas.

■ PRE-REQUISITOSPara completar este curso es necesario estar familiarizado conentornos de trabajo y metodologías utilizadas para las bases dedatos SQL.

Duración8 horas

Sesiones in-house

2 x 4 horas

Herramientas

• MongoDB

Las bases de datosNoSQL corresponde a laprimera etapa en eltratamiento delBigData, dado quepermite disponer demecanismos pararepresentar los datos no

estructurados,grabarlos, consultarlos,modificarlos yeliminarlos.


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Taller de Introducción al Análisis de Redes Sociales

■ SUMILLA

El objetivo del curso es ofrecer una aproximación a losconceptos, técnicas de medición, técnicas de extracción decaracterísticas y potenciales aplicación del análisis de redessociales y redes sociales virtuales. El análisis de redes socialeses un instrumento indispensable para comprender lacomplejidad del mundo actual, dado por las relaciones que seforman entre los seres humanos. Las redes sociales (personaleso virtuales) se forman por el principio de la homofilia es decirque todos los que tienen características comunes tienden a

juntarse en grupos, por lo que se puede estudiar elcomportamiento de todo el grupo estudiando elcomportamiento de una parte de ella. El análisis de redessociales se centra en la medición, representación y análisis delos vínculos o lazos que se establecen entre las personas,instituciones o cualquier otro tipo de entidades.


• Conocer la forma de representar las redes socials.

• Conocer las métricas (centralidad, densidad, etc.).• Entender sus posibles aplicaciones, en ámbitos como el

marketing, la seguridad, la política, los negocios, etc.• Uso de las herramientas disponibles.

■ CONTENIDO

1. Conceptos Básicos del Análisis de Redes.2. Tipos de redes .3. Teoría de grafos y métricas de las redes.4. Herramientas metodológicas5. Aplicaciones del Análisis de Redes.6. Predicciones con redes sociales

■ DIRIGIDO A

Profesionales y estudiantes interesados en el uso deherramientas de redes sociales y sus aplicaciones en diversosámbitos: seguridad, marketing, salud, gobierno, etc.

■ PRE-REQUISITOS

Estar familiarizado con conceptos básicos de teoría de grafos.

Duración

8 horas

Sesiones in-house

2 x 4 horas

Herramientas

• Java

Homofilia

Es la tendencia de laspersonas de relacionarsecon personas que separecen a ellas.

• Si quieres ser un cantantereúnete con músicos.

• Si quieres ser exitoso anda

con personas exitosas.• Si quieres ser un vago

reúnete con vagos.• Si quieres ser rico trata de

estar con los ricos.


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Plantel de Especialistas

Dr (c). Samuel, Oporto Díaz ([email protected])

• Estudios de Doctorado en Ingeniería de Sistemas . UNI, Perú.

• Magíster en Inteligencia Artificial por el ITESM , México.

• Ingeniero de Sistema, Universidad Nacional de Ingeniería, Perú.

• Docente en Inteligencia Artificial, UNI, UPC, UPAO

• Docente en Simulación de Sistema Discretos, UPC, KASPERU

• Publicaciones en Ciencia de la Computación en los congresos: CLEI, ICIAR,

LNCS y IJCNN.

• Gerente de KASPeru.

• Investigador del Centro de Tecnologías de Información y Comunicaciones

(CTIC) de la Universidad Nacional de Ingeniería.

• Consultor de la Presidencia del Consejo de Ministros - Programa de

Modernización del Estado Peruano.

• Consultor MINEDU – Secretaría de Planificación Estratégica.

• Consultor OSCE, Devida

Dr. Luis Navarro Huamaní ([email protected])

• Doctor y Magíster en Ciencias, DEE Área Teoría de Control y Estadística –

Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro, Brasil.

• Licenciado y Bachiller en Estadística, Universidad Nacional de Ingeniería.

• Experiencia docente y de investigación en temas de Estadística Aplicada.

• Conferencista en congresos nacionales e internacionales,• Consultor en el Programa JUNTOS y en la Secretaría de Gestión Pública de la

PCM para el proyecto “Simplificación del Macroproceso de

Aprovisionamiento en las Entidades Públicas”.

• Investigador del Centro de Tecnologías de Información y Comunicaciones

(CTIC) de la Universidad Nacional de Ingeniería.

• Consultor de la Secretaria de Planificación Estratégica del Ministerio de

Educación del Perú


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Nuestros Clientes

• EDELNOR

• SUNAT

• Pacifico Vida

• Profuturo AFP

• Caja Municipal de Trujillo

• FondeSurco

• SCI• Nextel del Perú

• Telefónica del Perú

• ATENTO

• Corporación Radial del Perú

• TECSUP

• UPCH

• Consorcio Terminales Graña

• BSH Electrodomésticos

• LAN Perú

• Visanet Perú

• Corporación Lindley

• Citibank del Perú S.A.

• Corporación Aceros Arequipa S.A• Financiera Efectiva S.A.

• Red Científica Peruana


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Av. Las Gaviotas 2110, E13-703

Santiago de Surco

Lima – Perú

(51-1) 697-8227

(51-1) 725-7209

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