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 : isaenz_issa@hotmail.com

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.

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