Cursos de Minería de Datos

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

datamin

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

Conocimiento justo sobre estructuras de datos relacionales, SQL

Descripción General

Curso puede ser proporcionado con cualquier herramienta, incluyendo libre de código abierto de minería de datos de software y aplicaciones

Programa del Curso

Introducción

  • La minería de datos como paso de análisis del proceso KDD ("Knowledge Discovery in Databases")
  • Subcampo de informática
  • Descubriendo patrones en grandes conjuntos de datos

Fuentes de métodos

  • Inteligencia artificial
  • Aprendizaje automático
  • Estadística
  • Sistemas de base de datos

Qué implica?

  • Aspectos de base de datos y gestión de datos
  • Preprocesamiento de datos
  • Consideraciones de modelo e inferencia
  • Métricas de interés
  • Consideraciones de complejidad
  • Post-procesamiento de estructuras descubiertas
  • Visualización
  • Actualización en línea

Tareas principales de minería de datos

  • Análisis automático o semiautomático de grandes cantidades de datos
  • Extracción de patrones interesantes desconocidos anteriormente
    • 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)
  • Clustering
  • Clasificación
  • Regresión
  • Resumen

Uso y aplicaciones

  • Peligro peligroso
  • Analítica conductual
  • Análisis de negocio
  • Proceso Estándar de Industria Transversal para la Minería de Datos
  • Análisis de clientes
  • Extracción de datos en la agricultura
  • Extracción de datos en meteorología
  • Minería de datos educativos
  • Agrupamiento genético humano
  • Ataque de inferencia
  • Java Data Mining
  • Inteligencia de código abierto
  • Análisis de trayectoria (computación)
  • Inteligencia de negocios reactiva

Dragado de datos, pesca de datos, snooping de datos
 

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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