Data Mining | VERZIO

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17:30

Introducción

Objetivo

Temario

Día 1 – Fundamentos y Preprocesamiento de Datos (3 horas)
	1.	Introducción a Data Mining
	•	Definición, importancia y aplicaciones en distintos sectores.
	•	Diferencias entre Data Mining, Machine Learning y Big Data.
	2.	El Proceso de Minería de Datos
	•	El ciclo CRISP-DM: Comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación, modelado, evaluación y despliegue.
	•	Casos de éxito y ejemplos prácticos.
	3.	Preprocesamiento y Limpieza de Datos
	•	Técnicas de limpieza, transformación y normalización de datos.
	•	Identificación y manejo de valores atípicos y datos faltantes.
	4.	Exploración y Visualización de Datos
	•	Herramientas y técnicas para el análisis exploratorio de datos.
	•	Uso de visualizaciones para detectar patrones y relaciones.

⸻

Día 2 – Técnicas de Modelado y Aplicaciones Prácticas (3 horas)
	1.	Técnicas de Modelado en Data Mining
	•	Algoritmos de clasificación y clustering.
	•	Análisis de asociaciones y detección de anomalías.
	2.	Herramientas y Software para Data Mining
	•	Introducción a herramientas populares (R, Python, RapidMiner, WEKA).
	•	Ventajas y casos de uso de cada herramienta.
	3.	Aplicación Práctica: Desarrollo de un Modelo
	•	Definición del problema: planteamiento y selección de técnicas.
	•	Ejercicios prácticos guiados desde la preparación de datos hasta la interpretación de resultados.
	4.	Evaluación y Validación de Modelos
	•	Métricas de evaluación: precisión, recall, F1-score, etc.
	•	Estrategias para mejorar el rendimiento y evitar el sobreajuste.

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