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Programación y Desarrollo

IFCD012PO DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

Este Curso IFCD012PO DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES le ofrece una formación especializada en la materia dentro de la Familia Profesional de Informática y comunicaciones.

  • Duración80 h
  • Unidades4
  • FormatoSCORM 1.2

Sobre este contenido

Este Curso IFCD012PO DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES le ofrece una formación especializada en la materia dentro de la Familia Profesional de Informática y comunicaciones. Con este CURSO IFCD012PO DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES el alumno será capaz de desenvolverse dentro del Sector y 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.

A quién va dirigido

Este Scorm IFCD012PO DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES está dirigido a todas aquellas personas de la Familia Profesional de Informática y comunicaciones que deseen una especialización en dicha materia.

Temario

4 unidades didácticas · 80 horas

Contenido4 unidades
SCORM 1

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: o Compresión del problema o Comprensión de los datos o Preparación de los datos o Modelado o Evaluación o Implantación.
SCORM 2

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.
SCORM 3

Técnicas de data mining.

  • Clasificación o Arboles de decisión o Naive Bayes
  • Clustering o K-means o EM
  • Asociacion o A priori
SCORM 4

Consolidación de data mining.

  • Presentación de un caso practico
  • Aplicación del proceso CRISP-Dm
  • Elaboración de un plan de proyecto

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