Curso de DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

UNIDAD 1: EL PROCESO DE DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASES DE DATOS. (10 HORAS) • Definición del proceso de data mining • Análisis de las fases del proceso de acuerdo a CRISP-DM: o Compresión del problema o Comprensión de los datos o Preparación de los datos o Modelado o Evaluación o Implantación UNIDAD 2 EL CICLO DE DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS. (20 HORAS) • 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 UNIDAD 3 TÉCNICAS DE DATA MINING. (30 HORAS) • Clasificación o Arboles de decisión o Naive Bayes • Clustering o K-means o EM • Asociacion o A priori UNIDAD 4 CONSOLIDACIÓN DE DATA MINING (20) • Presentación de un caso practico • Aplicación del proceso CRISP-Dm • Elaboración de un plan de proyecto