En este curso el estudiante desarrollará de principio a fin, siguiendo las buenas prácticas de gestión de proyectos en Minería de Datos, su propio proyecto con datos de la empresa en donde trabaja o datos en los cuales está particularmente interesado(a).

Objetivos de aprendizaje:

1. Comprender la necesidad de usar paquetes especializados de R para procesar grandes bases de datos.
2. Aprovechar las ventajas del computador para trabajar con una matemática más experimental en grandes volúmenes de datos y lograr así una mejor aproximación a lo concreto en matemática.
3. Estudiar los fundamentos teóricos de los métodos factoriales y de la clasificación simbólica.
4. Reconocer en el análisis de datos simbólico una herramienta que con frecuencia se utilizará en la Minería de Datos aplicada.
5. Entender la necesidad de la utilización de modelos simbólicos para el descubrimiento de conocimiento en grandes volúmenes de datos.
6. Conocer los principales modelos, técnicas y algoritmos simbólicos utilizados para descubrir el conocimiento en grandes volúmenes de datos.

Metodología:

Basado en la teoría y en la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Para esto se dispondrán de las siguientes herramientas:

• Una vídeo conferencia semanal, las cuales quedarán grabadas en Zoom, para que los alumnos la puedan acceder en cualquier momento.
• Trabajos prácticos semanales.
• Foros para plantear dudas al tutor y compañeros disponible 24/7.
• Aula virtual en Moodle con materiales didácticos.