DATA MINING:PRINCIPIOS Y APLICACIONES
Grupo Colon-IECMCurso subvencionado online
Gratis
Duración : 27 Días
Descubrir las bases de datos de soporte 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.
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Objetivos
De esta manera, podrás abordar cualquiera de sus fases de desarrollo siendo fiel a la descripción precisa del proceso de KDD.
A quién va dirigido
Desempleados, Trabajadores y personas afectadas por ERTE.
Requisitos
Asignación de plaza sujeta a previa comprobación del sector empresarial. Si estás en ERTE puedes acceder a todos los cursos, independientemente del sector al que te dediques.
Temario completo de este curso
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 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
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