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Curso de Big Data

Curso en Getafe (Madrid)

Formatres

250 €

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Es un curso eminentemente práctico en el que el alumno logrará a su finalización,  Crear un dataset o base datos para Big Data desde cero y/o buscarlos en la Web  Identificar los conceptos técnicos más usuales en el mundo del Big Data  Saber tratar datasets médicos, científicos, empresariales y sociales extrayendo los patrones y tendencias ocultos en ellos  Configurar los algoritmos más usados en la algoritmia de minería de datos  Aprender a usar, comparar y elegir las mejores técnicas de Clasificación para predicción, Asociación para estadísticas y Agrupamiento o Clustering para segmentación  Aprender a usar y configurar el programa Weka de la universidad de Waikato, Nueva Zelanda, especializado en tratamiento de datos y habitualmente usado en el entorno universitario. Presenta las ventajas de estar programado en Java, ser gratuito y de código abierto para crear tus propios algoritmos  Instalar plugins gráficos para mejorar la visibilidad de los datos en Weka e investigar las nuevas tendencias de representación gráfica en Big Data No es necesario saber programar. Todos los ejercicios son prácticos y reales.

Información adicional

Duración: 8 días

Temario completo de este curso

1. Sistemas Transaccionales e Informacionales. Datawarehouse y Data Mining

2. Algoritmos genéticos y sus aplicaciones prácticas

3. Introducción a la Inteligencia Artificial (AI)

4. Conceptos matemáticos y estadísticos previos

5. Datasets en formato arff: Creación, tratamiento y extracción

6. Introducción a Weka

7. Entorno de trabajo en Weka: Cli, Explorer, Experimenter, Knowledgeflow

8. Preprocesamiento en Weka: Filtros de atributos y de instancias. Histogramas

9. Clasificación en Weka: técnicas de Árboles de decisión, árboles de predicción, bayesianas, inducción de reglas, basadas en ejemplos, regresión, redes neuronales, tablas de decisión y series temporales. Matriz de confusión. Predicciones futuras

10. Asociación en Weka: algoritmos de asociación (A priori). Extracción de estadísticas

11. Clustering en Weka: algoritmos SimpleKMeans, EM y CobWeb. Segmentación

12. Experimenter: comparación de múltiples algoritmos con múltiples datasets.

13. Knowledgeflow: generación de presentaciones con grafos dirigidos

14. Gestión de la memoria principal (RAM) en Weka

15. Plugins gráficos: IPCP, Visualize3D, Projection Plot, Forecast, BoundaryVisualizer

 
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