El objetivo principal de esta electiva está enfocado en dar a los participantes, la posibilidad de conocer, comprender y aplicar de forma práctica las técnicas y prácticas más utilizadas en la Minería de Datos.
El estudiante al final del curso estará en capacidad de:
1. Entender los conceptos, terminología y la Minería de Datos
2. Conocer y aplicar técnicas de Minería de Datos, como: Técnicas Estadísticas, Reglas de asociación, Métodos Bayesianos, Árboles de decisión, Redes Neuronales, SVM
3. Conocer y aplicar técnicas de Evaluación y Uso de Modelos.
El objetivo principal de esta electiva está enfocado en dar a los participantes, la posibilidad de conocer, comprender y aplicar de forma práctica las técnicas y prácticas más utilizadas en la Minería de Datos.
El estudiante al final del curso estará en capacidad de:
1. Entender los conceptos, terminología y la Minería de Datos
2. Conocer y aplicar técnicas de Minería de Datos, como: Técnicas Estadísticas, Reglas de asociación, Métodos Bayesianos, Árboles de decisión, Redes Neuronales, SVM
3. Conocer y aplicar técnicas de Evaluación y Uso de Modelos.
• Ejemplos y motivación de la Minería de Datos (MD)
• Preparación de Datos
• Técnicas de MD
◦ Estadística
◦ Reglas de asociación
◦ Métodos Bayesianos
◦ Árboles de decisión
◦ Redes Neuronales
◦ SVM
La evaluación se realizará en base pequeños informes sobre los trabajos prácticos realizados en cada clase y una prueba escrita individual en la última clase.