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Conocerá la metodología CRISP-DM y la minería de datos complejos. Estructura del curso De acuerdo al programa actual oficial, la unidad de aprendizaje se encuentra estructurada por las siguientes cinco unidades de aprendizaje: 1. Introducción a la minería de datos 2.

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La principal aportación de esta propuesta es el diseño de un marco metodológico centrado en el usuario para el desarrollo de proyectos de minería de datos, asociando para esto la norma ISO 9241-210:2010 (Human-centred design for interactive systems) y el proceso CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining).

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La minería de datos permite integrar las bases de datos, la estadística, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las técnicas de análisis de datos y de visualización de la información para ser aplicadas a altos volúmenes de datos con el fin de extraer patrones o perfiles, de describir tendencias y regularidades, de predecir comportamientos y en general, …

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Introducción a la minería de datos 2. La minería de datos en el proceso de KDD (Knowledge Discovery in Databases) 3. Tareas y métodos en minería de datos 4. Herramientas de software disponibles para minería de datos 5. Metodología CRISP-DM y minería de datos complejos Importancia del material en el contexto del curso Ya que la Unidad es parte de la línea de …

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Introducción a la minería de datos Reglas de asociación Clustering Clasificación y predicción. Material complementario. Pang-Ning Tan, Michael Steinbach & Vipin Kumar: Introduction to Data Mining Addison-Wesley, 2006. ISBN 0321321367 Jiawei Han & Micheline Kamber:

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para la Minería de Datos" Estéban 4. Introduction to Data Mining. Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Addison Wesley Hastie 6. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (Author) . Springer; 2nd ed. 2009 7. Introducción a la Minería de Datos. José Hernández Orallo, é Ramírez Quintana

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La minería de datos es el proceso automatizado del descubrimiento de información útil en grandes repositorios de datos (Tan, Steinbach, & Kumar, 2006). No toda la información extraída de los repositorios de datos se debe considerar minería de datos, existen consultas de registros individuales o conjuntos bien identificados que pueden

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La minería de datos es el proceso de aplicar metodologías basadas en computadores, conceptos estadísticos y administración para extraer conocimiento útil de grandes volúmenes de información. El objetivo del curso es introducir a los estudiantes en el campo de la minería de datos haciendo énfasis particular en la aplicación de técnicas computacionales.

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Minería de datos. Conocer de manera general las técnicas y enfoques del proceso genearl de Minería de Datos. Se conocen los fundamentos y conceptos necesarios de cada una de las etapas del proceso. Se explora el uso de fuentes de datos para análisis y toma de decisiones resultantes de tareas de clasificación, predicción o agrupamiento.

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