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Programa

Data Mining y Machine Learning

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CONCEPTOS
CLAVE
1
INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS GENERALES
2
TÉCNICAS DE PREDICCIÓN
3
TÉCNICAS DE AGRUPAMIENTO
4
TÉCNICAS DE ASOCIACIÓN
Matrícula
Modalidad:Presencial
Edición:III
Inicio: 21/02/2020
Fin Preinscripción: 21/02/2020
Precio: 390€
Plazas limitadas Asegura tu participación formalizando tu reservaaquí
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Descripción

Si la Inteligencia de Negocio proporciona herramientas avanzadas para el análisis de grandes volúmenes de información, las técnicas de Minería de Datos (Data Mining) van un paso más allá y permiten de forma automática descubrir información interesante que permanece oculta en ese laberinto enorme en que se convierten los datos.

La minería de datos usa principios estadísticos para detectar patrones en los datos, ayudándonos a tomar decisiones inteligentes sobre problemas complejos. La aplicación de los algoritmos de minería de datos permite predecir tendencias, identificar patrones ocultos, crear reglas y recomendaciones, establecer agrupaciones de registros de datos, detectar anomalías y excepciones y encontrar dependencias ente distintas variables.

Información

Objetivos

  • Dominar los conceptos básicos de la Minería de Datos y su relación con otros sistemas o conceptos como Data Warehouse, Business Intelligence, Big Data, etc.

  • Aplicar las principales metodologías y técnicas de extracción de conocimiento para diferentes problemas: clasificación, regresión, agrupamiento, reglas de asociación…

  • Usar software de Minería de Datos de forma básica.

  • Contextualizar las herramientas tecnológicas y métodos avanzados de los que disponemos para mejorar las relaciones con los clientes en todas las etapas: captación, preventa, venta y relaciones post-venta.

  • Aprovechar formas efectivas y modernas de recopilación de datos, de análisis avanzado de la información, de segmentación y otras técnicas avanzadas de mercadotecnia.

Duración y sede

Duración: El curso tiene una duración de 20 horas lectivas.

Horario: El curso se impartirá los miércoles y jueves de 16:30 h. a 21:30 h.

Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100 Espinardo Murcia. 

PROFESORES

MÓDULOS

INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS GENERALES
  • Concepto de Minería de Datos.
  • Tipos de Datos Explotados.
  • Tareas de aplicación.
  • Relación con otras disciplinas.
  • Metodologías de Minería de Datos.
  • Técnicas de Minería de Datos.
  • Casos de estudio.
TÉCNICAS DE PREDICCIÓN
  • Introducción.
  • Clasificación.
  • Regresión.
TÉCNICAS DE AGRUPAMIENTO
  • Introducción.
  • Medidas de distancia y similitud.
  • Distintas aproximaciones al agrupamiento.
  • Métodos basados en particionamiento.
  • Métodos jerárquicos.
TÉCNICAS DE ASOCIACIÓN
  • Introducción.
  • Reglas de asociación.
  • Algoritmo A priori.
  • Medidas de interés.
PROG-BE-DATA-MINING-III
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