DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

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