IFCD012PO

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: 0 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