Curso gratis IFCD012PO DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

Curso gratis IFCD012PO DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES online para trabajadores y empresas

Curso gratis para: Trabajadores y Empresas, consulta próxima convocatoria

Modalidad del curso: Online

Duración del curso: 140 Horas

Titulación: Diploma acreditativo con las horas del curso


Curso Gratis Online para Trabajadores y Empresas

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OBJETIVOS DEL CURSO GRATIS 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. 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.

CONTENIDO DEL CURSO GRATIS IFCD012PO DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL PROCESO DE DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASES DE DATOS

  1. Definición del proceso de data mining
  2. Análisis de las fases del proceso de acuerdo a CRISP-DM
  3. - Compresión del problema
  4. - Comprensión de los datos
  5. - Preparación de los datos
  6. - Modelado
  7. - Evaluación
  8. - Implantación

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL CICLO DE DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS

  1. Tipos de problemas
  2. - Descriptivos
  3. - Predictivos
  4. Implicaciones de los datos, dominios, técnicas en las fases del proceso
  5. Casos de uso

UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÉCNICAS DE DATA MINING

  1. Clasificación
  2. - Arboles de decisión
  3. - Naive Bayes
  4. Clustering
  5. - K-means
  6. - EM
  7. Asociacion
  8. - A priori

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CONSOLIDACIÓN DE DATA MINING

  1. Presentación de un caso practico
  2. Aplicación del proceso CRISP-Dm
  3. Elaboración de un plan de proyecto

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