Data Mining
En la era digital, los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las organizaciones. Sin embargo, la gran cantidad de información disponible requiere métodos especializados para extraer patrones, tendencias y conocimiento que guíen las decisiones estratégicas. Este curso intensivo de Data Mining está diseñado para ofrecer una visión práctica y aplicada de las técnicas y herramientas utilizadas en la minería de datos. Durante dos sesiones interactivas, se abordarán desde los conceptos fundamentales hasta aplicaciones reales, permitiendo a los participantes descubrir insights de negocio y desarrollar estrategias basadas en datos. Además, se trabajará en casos prácticos y ejercicios colaborativos para consolidar lo aprendido y fomentar el pensamiento analítico.
Objetivo
Capacitar a los participantes para que comprendan y apliquen técnicas y metodologías de extracción de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos, permitiendo transformar la información en ventaja competitiva y tomar decisiones basadas en datos.
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.
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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.