Data Mining: Principios y Aplicaciones Clave

El curso se estructura en cuatro módulos clave para dominar el Data Mining:

Módulo 1: Fundamentos del Descubrimiento de Conocimiento

• Definición y alcance del Data Mining.
• Análisis exhaustivo de las fases del proceso CRISP-DM: Comprensión del problema, datos, preparación, modelado, evaluación e implementación.

Módulo 2: El Ciclo de Data Mining en Profundidad

• Tipos de problemas: Descriptivos (asociación, clustering) y Predictivos (clasificación).
• Implicaciones de los datos, dominios y técnicas en cada fase del proceso.
• Análisis de casos de uso reales y relevantes.

Módulo 3: Técnicas Avanzadas de Data Mining

• Clasificación: Implementación de Árboles de Decisión y Naive Bayes.
• Clustering: Aplicación de K-means y EM para segmentación.
• Asociación: Reglas A priori para descubrir relaciones ocultas.

Módulo 4: Consolidación y Aplicación Práctica

• Presentación y análisis de un caso práctico integral.
• Aplicación del proceso CRISP-DM en un entorno real.
• Elaboración de un plan de proyecto detallado y ejecutable.