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Programa del Curso
Fuentes de los métodos
- Inteligencia artificial
- Aprendizaje automático
- Statistics
- Fuentes de datos
Tratamiento previo de los datos
- Importación/exportación de datos
- Exploración y visualización de datos
- Reducción de dimensionalidad
- Lidiar con los valores faltantes
- Paquetes de R
Principales tareas de minería de datos
- Análisis automático o semiautomático de grandes cantidades de datos
- Extracción de patrones interesantes previamente desconocidos
- Grupos de registros de datos (análisis de conglomerados)
- Registros inusuales (detección de anomalías)
- Dependencias (minería de reglas de asociación)
Minería de datos
- Detección de anomalías (detección de valores atípicos/cambios/desviaciones)
- Aprendizaje de reglas de asociación (modelado de dependencias)
- Agrupamiento
- Clasificación
- Regresión
- Resumen
- Minería frecuente de patrones
- Minería de textos
- Árboles de decisión
- Regresión
- Neural Networks
- Minería de secuencias
- Minería frecuente de patrones
Dragado de datos, pesca de datos, espionaje de datos
Requerimientos
Buen conocimiento de R.
14 horas
Testimonios (1)
Very tailored to needs.