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Cursos

MINERÍA DE DATOS – BÚSQUEDA DE CONOCIMIENTO EN DATOS

Descripción

La minería de datos es el proceso de detectar la información accionale de grandes conjuntos de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos.

Dónde se dicta

CABA

Carga horaria

80 horas

Contenidos del curso

Cronograma del Curso de Minería de datos

0) Introducción a la minería de datos:
    Problemas de inducción.
    Ejemplos de éxito.
    Por qué el RapidMiner antes que otras herramientas


1) Introducción a la estadística:
    Distrubicíon Normal o Gaussiana.
    Función de densidad.
    Teorema de Bayes.
    Regresión Lineal


2) Introducción al RapidMiner:
    Historia.
    Herramientas básicas.
    Gráficos.
    Tipos de datos:
        Binomiales.
        Polinomiales.
        Numéricos.        
    Matriz de confusión.

3) Naive Bayes:
    Como funciona el algoritmo.
    En qué casos se utiliza.

4) Árboles de decisión:
    Decition Tree.
    NBTree.
    

5) Algoritmo Support Vector Machine (SVM):

6) Redes Neuronales Backpropagation:
    Discretitización.
    Normalización de los datos.
    Matetmática de la función Sigmoid y decaimiento de gradiente.
    Nodos o Neuronas.
    Ejemplos Prácticos.

7) Text Mining:
    Qué es y para qué sirve.
    Algoritmos:
        KNN
        Perceptron
        Naive Bayes.

8) Agrupamineto o Clustering:
    k-means.
9) Cierre. (otras herramientas R, Weka, encog, Mathlab, SAS)

Requisitos

Conocimientos en Herramientas Office y sistema Operativo Windows