Mineria de dades
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Contenidos
Módulo didáctico 1
El proceso de descubrimiento de conocimiento a partir de datos
1. Descubrimiento de conocimiento en grandes volúmenes de datos
2. Las fases del proceso de extracción de conocimiento
3. Las herramientas de data mining y las áreas relacionadas
4. Caso de estudio: la cadena Hyper-Gym
Módulo didáctico 2
Preparación de datos
1. Repaso de conceptos estadísticos
2. Terminología de preparación de datos: tipo de atributos
3. Operaciones de preparación de datos
4. Reducción de dimensionalidad
5. Tratamiento de la falta de datos
Módulo didáctico 3
Clasificación: árboles de decisión
1. Introducción: la estructura de los árboles decisión
2. Métodos de construcción de árboles de decisión para clasificación: ID3 y C4.5
3. Métodos de construcción de árboles de decisión para regresión y clasificación (CART)
4. Métodos de construcción de árboles de decisión multivariantes (LMDT)
5. Interpretación de los resultados obtenidos con árboles de decisión
Módulo didáctico 4
Clasificación: redes neuronales
1. ¿Qué son las redes neuronales?
2. El perceptrón
3. Redes con capas múltiples: retropropagación
4. Ponderación final de las redes neuronales
Módulo didáctico 5
Agregación (clustering)
1. Motivación
2. La similitud, base para la agrupación de objetos
3. Espacio, distancia y similaridad
4. Métodos de agregación
5. Interpretación de los modelos obtenidos
6. Ponderación de los métodos de agregación
Módulo didáctico 6
Reglas de asociación
1. ¿Qué son las reglas de asociación?
2. Ponderación de las reglas de asociación
Módulo didáctico 7
Redes bayesianas
1. ¿Qué son las redes bayesianas?
2. Métodos de construcción de redes bayesianas a partir de datos
3. Clasificación con redes bayesianas
Módulo didáctico 8
Evaluación de modelos
1. Evaluación de modelos
Módulo didáctico 9
Caso de estudio: pozos de petróleo
1. El problema
2. Metodología
3. Resultados
Mineria de dades
Anuncio provisto por Doctortrade.com
Módulo didáctico 1
El proceso de descubrimiento de conocimiento a partir de datos
1. Descubrimiento de conocimiento en grandes volúmenes de datos
2. Las fases del proceso de extracción de conocimiento
3. Las herramientas de data mining y las áreas relacionadas
4. Caso de estudio: la cadena Hyper-Gym
Módulo didáctico 2
Preparación de datos
1. Repaso de conceptos estadísticos
2. Terminología de preparación de datos: tipo de atributos
3. Operaciones de preparación de datos
4. Reducción de dimensionalidad
5. Tratamiento de la falta de datos
Módulo didáctico 3
Clasificación: árboles de decisión
1. Introducción: la estructura de los árboles decisión
2. Métodos de construcción de árboles de decisión para clasificación: ID3 y C4.5
3. Métodos de construcción de árboles de decisión para regresión y clasificación (CART)
4. Métodos de construcción de árboles de decisión multivariantes (LMDT)
5. Interpretación de los resultados obtenidos con árboles de decisión
Módulo didáctico 4
Clasificación: redes neuronales
1. ¿Qué son las redes neuronales?
2. El perceptrón
3. Redes con capas múltiples: retropropagación
4. Ponderación final de las redes neuronales
Módulo didáctico 5
Agregación (clustering)
1. Motivación
2. La similitud, base para la agrupación de objetos
3. Espacio, distancia y similaridad
4. Métodos de agregación
5. Interpretación de los modelos obtenidos
6. Ponderación de los métodos de agregación
Módulo didáctico 6
Reglas de asociación
1. ¿Qué son las reglas de asociación?
2. Ponderación de las reglas de asociación
Módulo didáctico 7
Redes bayesianas
1. ¿Qué son las redes bayesianas?
2. Métodos de construcción de redes bayesianas a partir de datos
3. Clasificación con redes bayesianas
Módulo didáctico 8
Evaluación de modelos
1. Evaluación de modelos
Módulo didáctico 9
Caso de estudio: pozos de petróleo
1. El problema
2. Metodología
3. Resultados
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