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Precio
260€ 221€ -15% (hasta el 30/09/2025) * Becas y descuentos no aplicables a formación programada
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Descripción

¿A quién va dirigido?

Este curso en Data Mining está dirigido a personas interesadas en adquirir habilidades y conocimientos en el campo de la minería de datos. Esto incluyen a profesionales de la informática, analistas y científicos de datos, estudiantes de ciencias de la computación y cualquier persona interesada en comprender cómo extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos.

Objetivos

- Aprender los modelos y técnicas de Data Mining aplicadas en un entorno de Big Data - Conocer los principales algoritmos de análisis estadístico, utilizados en entorno de Big Data - Adquirir los conocimientos necesarios para el procesamiento distribuido de datos en Hadoop - Aplicar la teoría de grafos al análisis de redes sociales - Manejar herramientas de Data Mining como Weka Aprender a programar algoritmos de Data Mining en R.

Salidas Profesionales

Podemos entender un gran abanico de posibilidades en cuanto a diferentes sectores. En la era de la información, entenderla, y obtener una correcta interpretación de ella es una clara ventaja. Esta ventaja quiere ser aprovechada por cualquier empresa. Es por ello, que gracias al curso en Data Mining el tipo de perfil profesional es capaz de encajar y aprovechar tantas opciones.

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing

UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS

  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP

  1. ¿Qué es Hadoop?
  2. El sistema de archivos HDFS
  3. Algunos comandos de referencia
  4. Procesamiento MapReduce con Hadoop
  5. El concepto de los clusters en Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 6. WEKA Y DATA MINING

  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Titulación de Curso en Data Mining con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Titulacion de INESEM

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Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.

Curso en Data Mining + 8 Créditos ECTS

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