DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

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Descubrir las bases de datos de soporte a la decisión y toda la problemática asociada tanto a su construcción y desarrollo como a la extracción de conocimiento de las mismas y enfrentarse a un proyecto de data mining con los conocimientos suficientes pudiendo abordar cualquiera de sus fases de desarrollo finalidad la descripción precisa del proceso de KDD. Duración: 80 Horas.

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El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos Definición del proceso de Data Mining Análisis de las fases del proceso de acuerdo a CRISP-DM.   El ciclo de Data Mining: fases y tipos de problemas 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 Técnicas de Data Mining Clasificación: árboles de clasificación y Naive Bayes Clustering: K-means y EM Reglas de asociación Consolidación de Data Mining Presentación de un caso práctico Aplicación del proceso CRISP-DM Elaboración de un plan de proyecto

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