DATA MINING:PRINCIPIOS Y APLICACIONES

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Descripción

  • Tipología

    Subvencionado

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    80h

  • Duración

    27 Días

  • Inicio

    Fechas a elegir

  • Campus online

  • Servicio de consultas

  • Tutor personal

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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.

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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.

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La valoración media es superior a 3,7

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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

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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