Data mining: principios y aplicaciones

¿Cuáles son los objetivos del curso?

Con este curso online de Data mining, aprenderás las bases de datos de soporte a la decisión y toda la problemática asociada tanto a su construcción y desarrollo como a la extracción de conocimiento de las mismas. Enfrentarse a un proyecto de Data Mining con los conocimientos suficientes, pudiendo abordar cualquiera de sus fases de desarrollo según la descripción precisa del proceso de KDD.

¿Qué vas a aprender?

1. EL PROCESO DE DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASE DE DATOS.

• Definición del proceso de Data Mining.
• Análisis de las fases del proceso de acuerdo a CRISP-DM.
• Comprensión del problema
• Comprensión de los datos
• Preparación de los datos
• Modelado
• Evaluación
• Implantación

2. EL CICLO DE DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS.

• Tipos de problemas.
• Descriptivos.
  • Asociación.
  • Clustering.
• Predictivos.
  • Clasificación.
• Implicaciones de los datos, dominios y técnicas en las fases del proceso.
• Casos de uso.

3. TÉCNICAS DE DATA MINING.

• Clasificación.
• Árboles de decisión.
• Naive Bayes.
• Clustering
  • K-means.
  • EM.
• Asociación.
  • A priori.
• Presentación de un caso práctico.
• Aplicación del proceso CRISP-DM.
• Elaboración de un plan de proyecto.

4. CONSOLIDACIÓN DE DATA MINING.

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