DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES (80 HORAS)

Descripción

Contenido Formativo

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