Descripción
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: 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.
- 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.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÉCNICAS DE DATA MINING.
- Clasificación o Arboles de decisión o Naive Bayes
- Clustering o K-means o EM
- Asociacion o 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
