SILABO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
I. DATOS INFORMATIVOS:
I.1. Facultad : IngenieríaI.2. Carrera Profesional : Ingeniería Informática y de SistemasI.3. Pre. Requisitos : 18604 Sistemas de InformaciónI.4. Modalidad : PresencialI.5. Código : 18703I.6. Créditos : 04I.7. Número de horas : 05
1.7.1. Teóricas : 031.7.2. Prácticas : 02
I.8. Ciclo de estudios : VIII.9. Semestre académico : 2015 – II.10. Duración : 23/03/15 al 12/07/15I.11. Profesor : Ing. Irwing Saenz seminarioI.12. E-mail : [email protected]
II. MISION Y VISION DE LA CARRERA PROFESIONAL:
MISION DE LA CARRERA PROFESIONAL VISION DE LA CARRERA PROFESIONAL
Somos, una escuela profesional de calidad, que forma profesionales
competentes, de alto nivel académico y humanístico, que promueve la
investigación científica, ejerce la proyección social y participa activamente en el desarrollo local, regional y nacional.
Ser una Escuela líder a nivel nacional en la formación de profesionales y en la generación de conocimiento científico
orientado al desarrollo económico, social y cultural; basada en valores e
identificada con su entorno y consiente de la preservación del medio ambiente
III. COMPETENCIAS:
III.1. Genéricas:
1. Diseña y desarrolla un datawarehouse como aplicación de inteligencia de los negocios, siguiendo una metodología propuesta.
2. Formula un proyecto de investigación e la construcción de un datawarehouse.
3. Capacidad de abstracción, análisis y síntesis. 4. Capacidad para identificar, plantear y resolver problemas. 5. Habilidades interpersonales.
6. Capacidad de trabajo en equipo. 7. Compromiso con la preservación del medio ambiente.
III.2. Específicas:
1. Implementar un datawarehouse como modelo estratégico de datos2. Extraer información útil para la toma de decisiones mediante la minería de
datos.3. Aplicar una metodología para desarrollar un datawarehouse.4. Explicar el funcionamiento de un datawarehouse utilizando técnicas
estadísticas y de inteligencia artificial.5. Interactuar con grupos multidisciplinarios y dar soluciones integrales de
ingeniería… 6. Utilizar tecnologías de la información, software y herramientas para la
ingeniería
IV. Programación temática:
SEMANA TEMAMODALIDAD
DE APRENDIZAJE
FECHA OBSERVACIÓN
1a.23-28/03/15
INTRODUCCIÓN.-Exposición del sílabo.
-Prueba de entrada.
-Inteligencia de negocios. Definición. Alcance. Importancia
-Data Warehouse: Conceptos básicos.-Aplicaciones. .
Clase teórica-
Práctica.
25/03/15
28/03/15
2ª30-04/04/15
- Objetivos de la Inteligencia de negocios.- Indicadores de gestión - Conceptos- Tablero digital-BSC.
Clase teórica- Práctica
01/04/15
04/04/15
3ª06-11/04/15
- Arquitectura.del Data Warehouse- Tipos. Vnetajas y desventajas.- La arquitectura de referencia de
Zachman
Clase teórica-
Práctica.
08/04/15
11/04/15
4ª13-18/04/15
- La estrategia de Data Warehouse.- Metodologias de construccion de un
Data Warehouse
Claseteórica-
Práctica.
15/04/15
18/04/15
5ª20-25/04/15
- Planificación de un proyecto Datawarehouse
Clase teórica-
Práctica.
22/04/15
25/04/15
6ª27-02/05/15
- Análisis de los requerimientos empresariales para un Data Warehouse.
Clase teórica-
Práctica.
29/04/15
02/05/15
7ª04-09/05/15
- EXAMEN PARCIALClase
teórica- Práctica.
06/05/15
09/05/15
8ª11-16/05/15
- Modelado de datos en el Data Warehouse
Seminario:Evaluación
No. 01
13/05/1516/05/15
9ª18-23/05/15
- Modelado multidimensionalClase
teórica- Práctica.
20/05/15
23/05/15
2
10a
25-30/05/15- Conceptos avanzados de Modelado
multidimensional
Clase teórica-
Práctica.
27/05/15
30/05/15
11a
01-06/06/15- Diseño de la base de datos del Data
Warehouse
Clase teórica-
Práctica.
03/06/15
06/06/15
12a
08-13/06/15
- Implementacion del Data Warehouse.- Extracción, transformación y carga- Estandarización y limpieza de datos.
Clase teórica-
Práctica.
10/06/15
13/06/15
13a
15-20/06/15- Procesos de actualización- Acceso a los datos.
Clase teórica-
Práctica.
17/06/15
20/06/15
14a
22-27/06/15
- Productos y herramientas en el Mercado.
- Consultas y reportes como herramientas de acceso a los datos.
- El proceso KDD
Clase teórica-
Práctica.
24/06/15
27/06/15
15a
29-04/07/15- Lenguaje de Consulta MDX
Clase teórica-
Práctica.
01/06/15
04/07/15
16a
06-11/07/15EXAMEN FINAL
Seminario:Evaluación
No. 02
08/07/15
11/07/15
17a
13-18/07/15
. Evaluaciónsustitutoria
de aplazados
13-18/07/15
V. METODOLOGÍA:
MODALIDAD TIPO DE CLASE METODOLOGÍA
Presencial
Teórica ClaseMagistralPráctica Demostraciones y/o cálculoAprendizaje Cooperativo Métodos ParticipativosTutoría Académica Contrato
VI. EVALUACIÓN:
UNIDAD DE APRENDIZAJE
EPU = K1P + k2 S + k3E / 10ESU = K1P + k2 S + k3E / 10
K1 + K2 + k3 = 10
P = PrácticasS = SeminariosE = Examen escritoEvaluación Promocional(EPU + ESU) / 2Examen Sustitutorio
3
El Examen Sustitutorio será solo de los Exámenes EscritosEl promedio se redondea a décimos
VII. BIBLIOGRAFIA
1. Gil Albarran, Guillermo Data Mining. Mineria de Datos y SQL. Editorial Megabyte. Lima. 2009.
2. Dunham, Margaret H. Data Mining: Introductory and Advanced Topics. Prentice Hall.
3. Han and Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan KaufmannPublishers.
4. Mehmed Kantardzic. Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms Wiley-IEEE Press.
5. Larose, Daniel Discovering Knowledge in Data : An Introduction to Data Mining.Wiley-Interscience.
6. Pyle, Dorian Data Preparation for Data Mining. Morgan Kaufmann.7. Tan, Steinbach, Kumar. Introduction to Data Mining. Addison-Wesley.7. Usama M. Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth. Advances in
Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI/MIT Press.8. Witten, Eibe Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and
Techniques with Java Implementations. Morgan Kaufmann Publishers.
4
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