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Minería de datos. Conceptos y técnicas

Curso

En el curso de Minería de Datos. Conceptos y Técnicas  el estudiante trabaja con modelos teóricos, casos prácticos y herramientas estadísticas los procesos de definición de problemas, preparación de datos y exploración, así como los principales conceptos de la estadística clásica: correlaciones, regresiones lineales, reducción de la dimensionalidad, etc.

El estudiante recibe una formación y una práctica sólidas en la utilización de la herramienta R, estándar de facto del mercado.

Recursos para el aprendizaje

El material docente que se asocia a este curso consta de dos grandes bloques.

El primer bloque trata las metodologías y los estándares. Con este material se quiere que el estudiante entienda la necesidad y la utilidad de una metodología para la gestión de proyectos de minería de datos (CRISP-DM), de un estándar de comunicación de resultados de modelos (lenguaje PMML), de un conjunto de buenas prácticas para el gobierno de servicios IT (norma ISO 20000), y de una visión estratégica y de negocio de las actividades analíticas de cualquier organización (modelo DELTA). El bloque acaba con una introducción al lenguaje de programación R que se utiliza tanto para trabajar procesos de minería de datos como para la preparación de los datos, el modelado y la evaluación del modelo.

El segundo bloque presenta al estudiante el mejor de los escenarios posibles para aprender. La posibilidad de experimentar, de cambiar, de probar, de equivocarse y a veces de acertar, pero sobre todo de llegar a sus conclusiones siempre desde una base sólida, tanto teórica como práctica. La organización de este material didáctico consta de un cuerpo teórico y de otro práctico mediante fichas de trabajo basadas en el lenguaje de programación R. El análisis de datos exige ¿fundamentos científicos y también práctica y experimentación. Per este motivo recomendamos al estudiante que, durante el proceso de estudio, vaya combinando la comprensión teórica de los procesos y la práctica de estos en un entorno de programación R con casos de negocio simulados.

Todo este material se complementa con recursos web, bibliografía asociada y las lecturas y ejemplos que se proponen a lo largo del curso.

Próxima matrícula:
Junio 2019

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