260€
221€
-15% (hasta el 30/09/2025)
* Becas y descuentos no aplicables a formación programada
- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
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
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
- ¿Qué es Hadoop?
- El sistema de archivos HDFS
- Algunos comandos de referencia
- Procesamiento MapReduce con Hadoop
- El concepto de los clusters en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 6. WEKA Y DATA MINING
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Item
Titulación
Titulación de Curso en Data Mining con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.

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