IFCD012PO

Data mining: principios y aplicaciones

80 HORAS |

Especialidades formativas del sepe

Descubrir las bases de datos de soporte a la decisión 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 pudiendo abordar cualquiera de sus fases de desarrollo finalidad la descripción precisa del proceso de KDD.

Diseñado y producido por:

Contenidos del curso

CURSO IFCD012PO Data mining: principios y aplicaciones

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

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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