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Data mining: principios y aplicaciones

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Objetivos

– 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.
– Entender en qué consiste el Data Mining en términos generales y aprender a aplicar la metodología CRISP-DM en un proyecto de Data Mining.
– Conocer los diferentes métodos de resolución de problemas que se dan en Data Mining para ser capaces de identificar ante qué situaciones se debe utilizar cada uno de ellos.
– Conocer tanto el concepto como el funcionamiento de las técnicas más importantes diseñadas para dar resolución a los problemas descriptivos y predictivos de Data Mining, así como estas deben aplicarse.
– Conocer cada una de las fases de un proyecto de Data Mining, siendo capaz de aplicar los conceptos teóricos y prácticos de las técnicas de análisis de datos en la resolución de los problemas planteados en cada objetivo del proyecto.

Contenidos

  • El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos
  • Definición del proceso de Data Mining
  • Análisis de las fases del proceso de acuerdo a CRISP-DM.
  • El ciclo de Data Mining: fases y tipos de problemas
  • Tipos de problemas
  • Descriptivos o asociación o clustering
  • Predictivos o clasificación
  • Implicaciones de los datos, dominios, técnicas en las fases del proceso
  • Casos de uso
  • Técnicas de Data Mining
  • Clasificación: árboles de clasificación y Naive Bayes
  • Clustering: K-means y EM
  • Reglas de asociación
  • Consolidación de Data Mining
  • Presentación de un caso práctico
  • Aplicación del proceso CRISP-DM
  • Elaboración de un plan de proyecto

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