Programa del Curso
Introducción
- Minería de datos como paso de análisis del proceso KDD ("Knowledge Discovery in Databases")
- Subcampo de las ciencias de la computación
- Detección de patrones en grandes conjuntos de datos
Fuentes de los métodos
- Inteligencia artificial
- Aprendizaje automático
- Statistics
- Sistemas de bases de datos
¿En qué consiste?
- Database y aspectos de gestión de datos
- Preprocesamiento de datos
- Consideraciones sobre el modelo y la inferencia
- Métricas de interés
- Consideraciones sobre la complejidad
- Post-procesamiento de estructuras descubiertas
- Visualización
- Actualización en línea
Principales tareas de minería de datos
- Análisis automático o semiautomático de grandes cantidades de datos
- Extracción de patrones interesantes previamente desconocidos
- Grupos de registros de datos (análisis de conglomerados)
- Registros inusuales (detección de anomalías)
- Dependencias (minería de reglas de asociación)
Minería de datos
- Detección de anomalías (detección de valores atípicos/cambios/desviaciones)
- Aprendizaje de reglas de asociación (modelado de dependencias)
- Agrupamiento
- Clasificación
- Regresión
- Resumen
Uso y aplicaciones
- Peligro capaz
- Análisis del comportamiento
- Analítica empresarial
- Proceso estándar de la industria cruzada para Data Mining
- Análisis de clientes
- Minería de datos en la agricultura
- Minería de datos en meteorología
- Minería de datos educativos
- Agrupamiento genético humano
- Ataque de inferencia
- Java Data Mining
- Inteligencia de código abierto
- Análisis de ruta (computación)
- Inteligencia empresarial reactiva
Dragado de datos, pesca de datos, espionaje de datos
Requerimientos
Conocimiento razonable sobre las estructuras de datos relacionales, SQL
Testimonios (8)
El contenido, ya que me pareció muy interesante y creo que me ayudaría en mi último año en la Universidad.
Krishan - NBrown Group
Curso - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Traducción Automática
very tailored to needs
Yashan Wang
Curso - Data Mining with R
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in
Mohamed Salama
Curso - Data Mining & Machine Learning with R
Good real world examples, reviews of existing reports
Ronald Parrish
Curso - Data Visualization
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Curso - Data Science for Big Data Analytics
I learned a lot - not only in theoretical knowledge but I also applied that knowledge during the training and therefore I really understood what process mining is and how it works. Thanks a lot!
Julia Dörre - Techniker Krankenkasse
Curso - Process Mining
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Curso - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Ahora me siento más seguro con la codificación. Nunca lo había hecho antes, pero ahora entiendo que no es ciencia espacial y que puedo hacerlo cuando sea necesario.
Anna - Birmingham City University
Curso - Foundation R
Traducción Automática