Data mining: principios y aplicaciones – 80 hrs

UNIDAD DIDÁCTICA 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 – Compresión del problema – Comprensión de los datos – Preparación de los datos – Modelado – Evaluación – Implantación UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL CICLO DE DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS. Tipos de problemas – Descriptivos – Predictivos Implicaciones de los datos, dominios, técnicas en las fases del proceso Casos de uso UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÉCNICAS DE DATA MINING. Clasificación – Arboles de decisión – Naive Bayes Clustering – K-means – EM Asociacion – A priori UNIDAD DIDÁCTICA 4. CONSOLIDACIÓN DE DATA MINING. Presentación de un caso practico Aplicación del proceso CRISP-Dm Elaboración de un plan de proyecto