DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

– 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 pu

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.   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 Técnicas de Data Mining Clasificación: árboles de clasificación y Naive Bayes Clustering: K-means y EM Reglas de asociación Consolidación de Data Mining Presentación de un caso práctico Aplicación del proceso CRISP-DM Elaboración de un plan de proyecto