Curso en Data Mining

DETALLES DE LA FORMACIÓN

Formación gratis para Trabajadores y Empresas, consulta próxima convocatoria, si eres trabajador de Régimen general disfruta de la formación a coste cero.

OBJETIVOS

La cada vez mayor cantidad de datos que maneja una empresa debido al auge de las nuevas tecnologías y el uso de las redes sociales, han generado la demanda de profesionales que exploten estos datos con el objetivo de ayudar a la toma de decisiones estratégicas. Mediante la minería de datos se puede generar el conocimiento necesario para la toma de decisiones, permitiendo descubrir patrones ocultos y realizando predicciones sobre el comportamiento de los datos.
Con esta acción formativa podrá desarrollar las técnicas necesarias para aplicar la minería de datos y obtendrá las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz.
En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.

CONTENIDO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
2. Proceso KDD
3. Modelos y Técnicas de Data Mining
4. Áreas de aplicación
5. Minería de textos y Web Mining
6. Data mining y marketing

UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

1. Introducción a R
2. ¿Qué necesitas?
3. Tipos de datos
4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
5. Integración de R en Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
2. Inferencia estadística
3. Modelos de regresión
4. Pruebas de hipótesis

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS

1. Inteligencia Analítica de negocios
2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
3. Presentación de resultados

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP

1. ¿Qué es Hadoop?
2. El sistema de archivos HDFS
3. Algunos comandos de referencia
4. Procesamiento MapReduce con Hadoop
5. El concepto de los clusters en Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 6. WEKA Y DATA MINING

1. ¿Qué es Weka?
2. Técnicas de Data Mining en Weka
3. Interfaces de Weka
4. Selección de atributos