Descripción
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:
- Comprender la necesidad de usar paquetes especializados de R para procesar grandes bases de datos.
- 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.
- Estudiar los fundamentos teóricos de los métodos factoriales y de la clasificación simbólica.
- Reconocer en el análisis de datos simbólico una herramienta que con frecuencia se utilizará en la Minería de Datos aplicada.
- Entender la necesidad de la utilización de modelos simbólicos para el descubrimiento de conocimiento en grandes volúmenes de datos.
- 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.
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