Descripción
En este curso se presentarán los principales conceptos y métodos en Minería de Datos. El énfasis principal del curso será examinar dichos métodos desde un punto geométrico y de sus aplicaciones concretas. 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 y paquetes especializados en Machine Learning en Python.
Objetivos: En este curso el estudiante será capaz de:
- Entender la necesidad de la utilización de modelos, algoritmos, software especial para el descubrimiento de conocimiento en grandes volúmenes de datos.
- Conocerá la metodología del ciclo de desarrollo usado para el descubrimiento del conocimiento en grandes bases datos (KDD – “Knowledge Discovery in Databases”).
- Entender las diferencias entre: estadística, análisis de datos, recuperación de la información, ML – “Machine Learning”, minería de datos y Ciencia de Datos.
- Conocer los principales modelos, técnicas y algoritmos utilizados para descubrir el conocimiento en grandes volúmenes de datos.
- Efectuar Análisis Exploratorio de Datos con Python.
- Utilizar Python en métodos no supervisados de análisis de datos, como son Análisis en Componenentes Principales, Clusterización Jerárquica, K-Medias.
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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