Minería de Datos en Sql Server 2008 R2

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    120h

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Fechas a elegir

Cómo gestionar datos en el Sql Server 2008 R2 online

Si estás interesado en el sector de la minería de datos, éste es tu curso. Realizándolo aprenderás todo lo que necesitas para ejecutar la aplicación Sql Server 2008, conociendo todos los aspectos de la minería. Emagister.com incrementa su variada oferta formativa con este curso de Intergrupo.

Dentro de la materia teórica, te enseñarán los principios de la minería y sus objetivos, la arquitectura lógica, los bayes naive de Microsoft, el sistema singleton, el uso de algoritmos, los árboles de decisión, los clústeres, los clústeres de secuencia, los algoritmos de asociación, la red neuronal, las series temporales o las regresiones. También tendrás la oportunidad de tener contenidos prácticos, para aplicar los conocimientos teóricos adquiridos durante la formación.

Este curso sobre minería de datos en Sql Server 2008 R2 es flexible y dura 120 horas. Lo cursarás a distancia con contenidos multimedia de diferentes formatos (PDF’s, videos, presentaciones o simulaciones de exámenes). Es bonificable para empresas y va dirigido a profesionales del sector informático que quiera mejorar los procesos de toma de decisiones. Continúa en emagister.com para descubrir toda la información que necesitas sobre este curso y u otros similares.

Información importante

Bonificable: Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.

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Este centro lleva 16 años en Emagister.

Materias

  • SQL
  • Series temporales
  • Algoritmos
  • Lógica
  • Árboles
  • Minería
  • SQL Server 2008
  • Objetivos
  • Regresiones
  • Singleton
  • Red neuronal
  • Business Intelligence Development
  • Introducción a la minería de datos
  • Bayes naive de Microsoft
  • Uso de algoritmo
  • Árboles de decisión
  • Clústeres
  • Clúster de secuencia
  • Algoritmos de asociación

Temario

Módulo 1: Introducción a la Minería de datos

  • Que es Minería de datos
  • Objetivos de la Minería de datos
  • Arquitectura lógica de Minería de datos en SQL Server 2008 R2. Novedades de Minería de datos en SQL Server 2008 R2
  • Introducción a la Minería de datos en Business Intelligence Development Studio desde SQL Server2008 R2

Módulo 2: Bayes Naive de Microsoft

  • Introducción a Bayes Naive
  • Uso del algoritmo
  • Consultas de predicción, Singleton
  • PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo de Bayes Naive

Módulo 3: Árboles de decisión de Microsoft

  • Introducción a Árboles de decisión
  • Uso del algoritmo
  • Consultas de predicción, Singleton
  • PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo Árboles de decisión

Módulo 4: Clúster de Microsoft

  • Introducción a clústeres
  • Consultas de predicción, Singleton
  • PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo de Clúster de Microsoft

Módulo 5: Clúster de Secuencia

  • Introducción a clústeres de secuencia
  • Uso del algoritmo
  • Consultas de predicción, Singleton
  • PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo Clúster de Secuencia

Módulo 6: Algoritmos de asociación

  • Introducción a reglas de asociación
  • Uso del algoritmo
  • Consultas de predicción, Singleton
  • PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo de Asociación

Módulo 7: Red neuronal de Microsoft

  • Introducción a redes neuronales
  • Uso del algoritmo
  • Consultas de predicción, Singleton
  • PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo Red Neuronal de Microsoft

Módulo 8: Series temporales de Microsoft

  • Introducción a series temporales
  • Uso del algoritmo
  • Consultas de predicción, Singleton
  • PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo Series Temporales

Módulo 9: Regresiones de Microsoft

  • Introducción a las regresiones
  • Uso del algoritmo
  • Consultas de predicción, Singleton
  • PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo Regresiones

Información adicional

Observaciones: Contenidos de los cursos en distintos formatos (PDFs, vídeos, simulaciones, presentaciones, etc.), adaptados a sus circunstancias

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