IFCT166PO

Algoritmos de big data para ingenierías

80 HORAS |

Especialidades formativas del SEPE

Previsto

Aplicar los algoritmos utilizados en Big Data, aprender el lenguaje R para su uso en Big Data, realizar un desarrollo con R y Hadoop, así como realizar Data Mining con Weka.

Previsto

Curso IFCT166PO Algoritmos de big data para ingenierías

Tipo de acción formativa: Especialidades formativas del SEPE

Formato: Curso SCORM en formato licencia

Título: Algoritmos de big data para ingenierías

Código: IFCT166PO

Duración: 80 horas

Familia profesional: Informática y comunicaciones

Convocatoria: Convocatoria Estatal Formación Ocupados

Disponibilidad: Previsto

1.1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
1.1.1. Proceso KDD.
1.1.2. Modelos y Técnicas de Data Mining.
1.1.3. Áreas de aplicación.
1.1.4. Minería de textos y Web Mining
1.1.5. Data Mining y marketing.

2.1. Instalación de R y RStudio.
2.1.1. Introducción al lenguaje.
2.1.2. Historia e Introducción a R.
2.1.3. Operaciones Básicas y Números.
2.1.4. Atributos, Entrada y Coerción.
2.1.5. Matrices.
2.1.6. Precedencia Operaciones Vectoriales.
2.1.7. Manejo de fechas y tiempo.
2.1.8. Listas, Factores, Valores Faltantes y Dataframes.
2.1.9. Subconjuntos de Datos.
2.1.10. Leer y Escribir Datos.
2.2. Uso del lenguaje.
2.2.1. Estructuras de Control.
2.2.2. Funciones.
2.2.3. Reglas de Alcance.
2.3. Sistema de gráficos.
2.3.1. Funciones *apply: apply.
2.3.2. Funciones *apply: lapply / sappy.
2.3.3. Funciones *apply: mapply / rep.
2.3.4. Graficación con el Sistema de Base de Gráficos.
2.3.5. Algunas Funciones Gráficas de Alto Nivel.
2.3.6. Parámetros en el Sistema de Gráficos.
2.3.7. Colores en el Sistema de Gráficos
2.3.8. Graficación. con Notación Matemática
2.3.9. Graficación con texto y notación matemática.
2.3.10. Creación de Gráficas en 3D.
2.4. Expresiones regulares. Graficas con ggplot2 y Simulación.
2.4.1. Expresiones Regulares.
2.4.2. Paquete de gráficos ggplot2.
2.4.3. Simulación.
2.5. R en el mundo real.
2.5.1. Estadística Descriptiva y Predictiva con R.
2.5.2. Integración de R en Hadoop

3.1. Obtención y limpieza de los datos (ETL).
3.2. Inferencia estadística.
3.3. Pruebas de hipótesis.
3.4. Modelos de regresión.
3.5. Árboles de n
3.6. Algoritmos de n / n (J48/C5.0, M5P).
3.7. n, Tipos de distancia, n.
3.8. Machine Learning.
3.9. Comparar culos (k-NN).
3.10. Modelo predictivo de Profit (k-NN, M5P).
3.11. Modelo predictivo de n (J48, k-NN).

4.1. Inteligencia Analítica de negocios.
4.2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales.
4.3. Presentación de resultados.

5.1. ¿Qué es Hadoop?
5.2. El sistema de archivos HDFS
5.3. Algunos comandos de referencia
5.4. Procesamiento MapReduce con Hadoop
5.5. El concepto de los Clústers en Hadoop.

6.1. ¿Qué es Weka?
6.2. Técnicas de Data Mining en Weka.
6.3. Interfaces de Weka.
6.4. Selección de atributos.

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Previsto

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Disponible

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En producción

El departamento de Producto se encuentra elaborando el contenido. Puede incorporarse la fecha de disponibilidad.

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