Descripción
En este curso se presentarán los principales métodos en Minería de Datos, especialmente enfocados en métodos de Regresión. El énfasis principal del curso será examinar dichos métodos desde un punto de vista algorítmico y de sus aplicaciones en casos reales. Se le dará especial importancia al uso de los conceptos de minería de datos en aplicaciones reales con bases de datos de gran tamaño, para esto se utilizarán los programas especializados en Minería de Datos, como son la plataforma de desarrollo R y el paquete regressoR.
¿A quién va dirigido?
Se orienta especialmente a analistas de riesgo, marketing y mercadeo, personal involucrado en proyectos de pronóstico y predicción o en proyectos de “Business Intelligence”, administradores de bases de datos, analistas de sistemas, profesionales en estadística o economía y en general a personas que, basados en los datos de la organización, colaboran en la toma de decisiones.
Objetivos de aprendizaje:
- Comprender la diferencia entre modelos de clasificación y modelos de regresión.
- Comprender la diferencia y necesidad de usar bases de datos de aprendizaje ybases de datos de testing.
- Comprender la necesidad de la utilización de modelos, algoritmos, software parapredecir el comportamiento futuro.
- Conocer los principales modelos de regresión, técnicas y algoritmos utilizadospara predecir conductas a partir de grandes volúmenes de datos históricos.
- Utilizar la plataforma R y el paquete regressoR para analizar y desarrollarejemplos con datos reales.
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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