DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

Código

IFCD012PO

Sector

Sectores Base

Modalidad

Teleformación

Duración

80 Horas

IMPARTICIÓN DEL CURSO

Entidad de impartición

Fundación Confemetal

Dirección

C/ Príncipe de Vergara, 74 – Madrid

Fecha

abierto periodo de inscripción

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.

CONTENIDOS

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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