Descripción

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

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

1. Tipos de problemas.
2. – Descriptivos o asociación o clustering.
3. – Predictivos o clasificación.
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 o Arboles de decisión o Naive Bayes
2. Clustering o K-means o EM
3. Asociacion o 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