cursos de economía pública - Instituto de Estudios Fiscales

 CURSOS DE ECONOMÍA PÚBLICA
CURSO: “TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS, BIG DATA Y BUSSINES INTELLIGENCE” DIRECTORES DEL CURSO: JOSÉ ANTONIO MARTÍNEZ ÁLVAREZ. Director General del Instituto de Estudios Fiscales. JOSÉ MANUEL GUIROLA LÓPEZ. Catedrático de Economía Aplicada/ UNED y Director del Centro Especial Institucional de la UNED en el Instituto de Estudios Fiscales (IEF). COORDINADOR DEL CURSO: CÉSAR PÉREZ LÓPEZ. Vocal Asesor del Instituto de Estudios Fiscales. OBJETIVOS DEL CURSO Las técnicas de minería de datos y de inteligencia de negocios (Bussines Intelligence) persiguen como objetivo esencial el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en conjuntos de datos que pueden tener dimensión elevada. Estas técnicas tienen por objeto descubrir patrones, perfiles, tendencias y otras relaciones presentes en la información, pero ocultas si no se trata adecuadamente. Cuando la dimensión de la información es muy alta, proviene de múltiples orígenes y no está estructurada, entran en juego las herramientas de Big Data. La temática de este curso se centra en las técnicas de minería de datos, Bussines Intelligencia y Big Data y su implementación mediante software diverso en las distintas áreas de conocimiento. El objetivo general es capacitar a los alumnos para llevar a cabo análisis de información con métodos y herramientas de trabajo muy actuales de modo sencillo y automatizado. Se hará especial hincapié en la interpretación de los resultados de los análisis. PROGRAMA 








Minería de datos e inteligencia de negocios. Conceptos, técnicas y sistemas. Entornos de trabajo de SAS Enterprise Miner y SPSS Modeler. Fase de selección en minería de datos. Técnicas y aplicaciones con software. Fase de exploración en minería de datos. Técnicas y aplicaciones con software. Fase de limpieza y transformación en minería de datos. Técnicas y aplicaciones con software. Fase de análisis de datos. Técnicas y aplicaciones con software. Técnicas predictivas de modelización. Aplicaciones con software. Técnicas predictivas y descriptivas de clasificación y análisis de perfiles. Aplicaciones con software. Big Data. Conceptos, técnicas y sistemas. Entorno de trabajo de SAS Visual Analytics CURSOS DE ECONOMÍA PÚBLICA
PROFESORADO: César Pérez López. Instituto de Estudios Fiscales. Universidad Complutense de Madrid. DNI: 10176962Z TITULACION: Licenciado en Ciencias Matemáticas (Estadística e Investigación Operativa) Licenciado en Ciencias Económicas Pertenece al Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado Pertenece al Cuerpo Superior de Sistemas y Tecnologías de la Información de la Administración del Estado Profesor Asociado en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa III de la Universidad Complutense de Madrid CARGO: Vocal Asesor en el Instituto de Estudios Fiscales (Unidad de Estadística) FECHA Y LUGAR DE CELEBRACIÓN: El curso se desarrollará en Madrid, en el Instituto de Estudios Fiscales (Avda. Cardenal Herrera Oria, 378), del 17 al 21 de noviembre de 2014. Aula 2.13. Edificio A. Segunda Planta. HORARIO: De lunes a jueves, de 16 a 20 horas y el viernes, de 10 a 14 horas. METODOLOGÍA DE IMPARTICIÓN Y DURACIÓN DEL MISMO: El curso será presencial y tendrá una duración de 20 horas. ACREDITACIÓN ACADÉMICA: A todos los participantes en los Cursos se les acreditará con un Diploma refrendado por la UNED y el IEF. Asimismo la UNED tiene reconocido dos créditos de libre configuración y un crédito ECTS. INSCRIPCIÓN EN EL CURSO: http://www.fundacion.uned.es/actividad/7978 INSCRIPCIÓN: Fundación UNED C/ Francisco de Rojas 2, 2º Dcha. 28010 Madrid (España) Teléfono: 34 91.386.72.75 / 15.92 Fax: 34 91.386.72.79 Correo electrónico: [email protected] INFORMACIÓN: Instituto de Estudios Fiscales (www.ief.es) Avda. Cardenal Herrera Oria, 378‐ 28035 Madrid Teléfono: 00 34 91 339 5443 Liliana Pacheco Martínez [email protected]
lnslilulo de
Estudlos Flscales
CURSOS DE ECONOMIA PUBLICA
PRECIO:
El coste del cursa es de 35 0 €.
r>
F 11"1dar n Unl"'G