DATA MINING
Descubriendo patrones de datos-
1. TEMARIO I
1. INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS
● Proceso de Extracción de Conocimientos
● Definición de la Minería de Datos
● Taxonomía de las técnicas de Minería de Datos
● Tareas de la Minería de Datos
● Tendencias y desafíos de la Minería de Datos
● Aplicaciones del procesamiento de los datos
2. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA
● Probabilidad
● Vectores
● Matrices
● Pruebas de Hipótesis
● Regresión
● Correlación
● Distancia Euclidiana
● Entropía
3. EXPLORACIÓN DE LOS DATOS
● Introducción
● Tipo de datos
● Limpieza de datos
● Datos faltantes
● Media, Mediana y Moda
● Frecuencias y Percentiles
● Rango, Varianza y Desviación Estándar
● Visualización de los datos
4. PREPROCESAMIENTO
● Agregación
● Muestreo
● Reducción de dimensionalidad
● Selección de atributos
● Discretización y Binarización
● Análisis de Componentes Principales
● Análisis de Componentes Independientes
5. CLASIFICACIÓN
● Árboles de Decisión
● Clasificadores Basados en Reglas
● Clasificador de Vecinos Más Cercanos
● Clasificadores Bayesianos
● Máquinas de Soportes Vectoriales
● Redes Neuronales Artificiales
● Clasificadores Embebidos
● Clasificadores multiclases
● Validación cruzada
6. CLUSTER
● K-means
● DBSCAN
● Grid-Based Clustering
7. COMPUTACIÓN EVOLUTIVA
● Computación Evolutiva
● Representación de la información
● Técnicas de Selección
● Técnicas de cruza
● Mutación
● Programación Evolutiva
● Algoritmos Genéticos -
2. FECHA DE INICIO
Data mining CDMX (Python): PRÓXIMAMENTE.
Sábados de 09:00 a 14:00 hrs (Grupo sabatino).
Duración: 40hrs (8 sesiones).Data mining Querétaro (R): PRÓXIMAMENTE.
Sábados de 09:00 a 14:00 hrs (Grupo sabatino).
Duración: 40hrs (8 sesiones). -
3. LUGAR
CDMX: WeWork.
Querétaro: Workube.
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4. REQUISITOS PREVIOS
1. Programación básica (no obligatoria)
2. Conocimientos de estadística básica
3. Las herramientas que se utilizarán son:
R - Ir al sitio
R Studio - Ir al sitio
Bibliografía:
Probabilidad y Estadística - George C. Canavos
4. LAPTOP con procesador i3 (mínimo), 4gb ram, sistema operativo windows, 50gb de espacio en disco. -
5. ¿A QUIÉN VA DIRIGIDO ?
El curso está dirigido a todos aquellos profesionales de áreas diversas que quieran adquirir los conocimientos de "Minería de Datos" ya sea para incorporarse en una posición de Analista, Business Analyst, Minería de Datos o Liderar equipos de trabajo en proyecto que involucren la Minería de Datos (Data Mining).
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6. CERTIFICACIÓN
Al finalizar el curso se entregará una constancia en la que se avalen los conocimientos adquiridos. Este documento será avalado por un folio único.
Las empresas podrán validar en línea la autenticidad del documento en el siguiente link: http://integratekmexico.com/constancia
Aprendizaje adquirido
Al finalizar el training el profesional tendrá la capacidad de realizar técnicas de Minería de Datos para descubrir patrones en la información, además podrá aplicarlos a un contexto o problemática en específico, siempre siguiendo el protocolo de análisis (1. técnicas de selección de datos, 2. técnicas de limpieza-preparación de datos, 3. técnicas de transformación de datos, 4. técnica de validación y por último la generación de conclusiones. -
7. PROFESOR/ESPECIALISTA
M. Francisco Torres
Maestría en Inteligencia Artificial -
8. INVERSIÓN
El costo del curso es de $19,500 pesos.
(Aprovecha un descuento de 10% por pronto pago).
INCLUYE:
1. Asistencia sin costo a nuestros MeetUp, Summit y talleres durante 2023. -
9. REGISTRATE EN ESTE CURSO
Para poder registrarte debes de llenar un formulario, sigue este link y comienza a vivir la experiencia tecnológica que está cambiando al mundo:
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informacion@integratekmexico.com
Querétaro, México
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