Programa del Curso

Introducción

  • Minería de datos como paso de análisis del proceso KDD ("Knowledge Discovery in Databases")
  • Subcampo de las ciencias de la computación
  • Detección de patrones en grandes conjuntos de datos

Fuentes de los métodos

  • Inteligencia artificial
  • Aprendizaje automático
  • Statistics
  • Sistemas de bases de datos

¿En qué consiste?

  • Database y aspectos de gestión de datos
  • Preprocesamiento de datos
  • Consideraciones sobre el modelo y la inferencia
  • Métricas de interés
  • Consideraciones sobre la complejidad
  • Post-procesamiento de estructuras descubiertas
  • Visualización
  • Actualización en línea

Principales tareas de minería de datos

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

Uso y aplicaciones

  • Peligro capaz
  • Análisis del comportamiento
  • Analítica empresarial
  • Proceso estándar de la industria cruzada para Data Mining
  • Análisis de clientes
  • Minería de datos en la agricultura
  • Minería de datos en meteorología
  • Minería de datos educativos
  • Agrupamiento genético humano
  • Ataque de inferencia
  • Java Data Mining
  • Inteligencia de código abierto
  • Análisis de ruta (computación)
  • Inteligencia empresarial reactiva

Dragado de datos, pesca de datos, espionaje de datos

Requerimientos

Conocimiento razonable sobre las estructuras de datos relacionales, SQL

  21 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (8)

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