DATA MINING:PRINCIPIOS Y APLICACIONES
Curso subvencionado desempleados y trabajadores
Online
subvencionado por el Estado
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
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Tipología
Subvencionado
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Nivel
Nivel intermedio
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Metodología
Online
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Horas lectivas
80h
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Duración
27 Días
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Inicio
Fechas a elegir
-
Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
-
Tutor personal
Sí
Descubrir las bases de datos de soporte y toda la problemática asociada tanto a su construcción y desarrollo, como a la extracción de conocimiento de las mismas y enfrentarse a un proyecto de data mining con los conocimientos suficientes.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
De esta manera, podrás abordar cualquiera de sus fases de desarrollo siendo fiel a la descripción precisa del proceso de KDD.
Desempleados, Trabajadores y personas afectadas por ERTE.
Asignación de plaza sujeta a previa comprobación del sector empresarial. Si estás en ERTE puedes acceder a todos los cursos, independientemente del sector al que te dediques.
Al finalizar el curso recibirás un Diploma acreditativo y/o Certificado de asistencia.
Una de las dinámicas de Grupo Colón, es el compromiso con la constante innovación que la enseñanza requiere en cuanto a herramientas digitales y modelos educativos. De esta manera, trabajamos duro para ofrecer material y profesionales en continua mejora y actualización.
Un asesor se pondrá en contacto contigo para darte toda la información del curso y para empezar con la inscripción al mismo.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 8 años en Emagister.
Materias
- Data mining
- Modelado
- Presentación
- Análisis de datos
- Modelado de datos
- Bases de datos
- Implantación
- Análisis de fases
- Fases del proceso
- Data
- CRISP-DM
- Clustering
- EM
- Naive Bayes
- Plan de proyecto
- Dominios
- Datos
- Árboles de decisión
- K-means
- Árboles
Profesores
Ismael Fernández
Docente
Temario
CONTENIDO
1. EL PROCESO DE DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASES DE DATOS.
1.1 Definición del proceso de data mining .
1.2 Análisis de las fases del proceso de acuerdo a CRISP-DM: o Compresión del problema o Comprensión
de los datos o Preparación de los datos o Modelado o Evaluación o Implantación.
2. EL CICLO DE DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS.
2.1 Tipos de problemas.
2.1.1. Descriptivos o asociación o clustering.
2.1.2. Predictivos o clasificación.
2.2 Implicaciones de los datos, dominios, técnicas en las fases del proceso
2.3 Casos de uso.
3. TÉCNICAS DE DATA MINING.
3.1 Clasificación o Arboles de decisión o Naive Bayes
3.2 Clustering o K-means o EM
3.3 Asociacion o A priori UNIDAD 4 CONSOLIDACIÓN DE DATA MINING.
3.4 Presentación de un caso practico
3.5 Aplicación del proceso CRISP-Dm
3.6 Elaboración de un plan de proyecto
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