DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

Competencia General

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.

Contenidos Formativos

1. EL PROCESO DE DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASE DE DATOS.

1.1 Definicion 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 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

Duración

80 Horas

Preinscripción ...