Data mining: principios y aplicaciones. IFCD012PO – contenido online

-?Descubrir las bases de datos de soporte a la decision y toda la problematica asociada tanto a su construccion y desarrollo como a la extraccion de conocimiento de las mismas y enfrentarse a un proyecto de Data Mining con los conocimientos suficientes pudiendo abordar cualquiera de sus fases de desarrollo finalidad la descripcion precisa del proceso de KDD.
-?Entender en que consiste el Data Mining en terminos generales y aprender a aplicar la metodologia CRISP-DM en un proyecto de Data Mining.
-?Conocer los diferentes metodos de resolucion de problemas que se dan en Data Mining para ser capaces de identificar ante que situaciones se debe utilizar cada uno de ellos.
– Conocer tanto el concepto como el funcionamiento de las tecnicas mas importantes disenadas para dar resolucion a los problemas descriptivos y predictivos de Data Mining, asi como estas deben aplicarse.
-?Conocer cada una de las fases de un proyecto de Data Mining, siendo capaz de aplicar los conceptos teoricos y practicos de las tecnicas de analisis de datos en la resolucion de los problemas planteados en cada objetivo del proyecto.

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120.00

El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos
Definicion del proceso de Data Mining
Analisis de las fases del proceso de acuerdo a CRISP-DM.
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El ciclo de Data Mining: fases y tipos de problemas
Tipos de problemas
?Descriptivos o asociacion o clustering
Predictivos o clasificacion
Implicaciones de los datos, dominios, tecnicas en las fases del proceso
Casos de uso

Tecnicas de Data Mining
Clasificacion: arboles de clasificacion y Naive Bayes
Clustering: K-means y EM
Reglas de asociacion

Consolidacion de Data Mining
Presentacion de un caso practico
Aplicacion del proceso CRISP-DM
Elaboracion de un plan de proyecto

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