Curso de Especialista en data mining: aplicaciones y business intelligence

Descubrir las bases de datos de soporte a la decisión y toda la problemática asociada tanto a su construcción y desarrollo como a la extracción de conocimiento de las mismas y enfrentarse a un proyecto de data mining con los conocimientos suficientes pudiendo abordar cualquiera de sus fases de desarrollo finalizada la descripción precisa del proceso de KDD. Para poder aplicar técnicas de minería de datos en la toma de decisiones estratégicas y operativas.

Dirigido a

Trabajadores y Desempleados

Metodología

Online

Precio

100% Subvencionado

Infórmate, es GRATIS


Temario

Módulo 1: ifcd012po data mining: principios y aplicaciones (80 horas)

1. El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos.

1.1 definición del proceso de data mining .

1.2 análisis de las fases del proceso de acuerdo a crisp-dm: o compresión del problema o

comprensión de los datos o preparación de los datos o modelado o evaluación o implantación.

2. El ciclo de data mining: fases y tipos de problemas.

2.1 tipos de problemas.

2.1.1. Descriptivos o asociación o clustering.

2.1.2. Predictivos o clasificación.

2.2 implicaciones de los datos, dominios, técnicas en las fases del proceso

2.3 casos de uso.

3. Técnicas de data mining.

3.1 clasificación o arboles de decisión o naive bayes

3.2 clustering o k-means o em

3.3 asociacion o a priori unidad 4 consolidación de data mining.

3.4 presentación de un caso práctico

3.5 aplicación del proceso crisp-dm

3.6 elaboración de un plan de proyecto

módulo 2: ifct032po data mining business intelligence (40 horas)

1. Minería de datos.

1.1. Conceptos básicos, técnicas y sistemas.

1.2. Implantación en la empresa.

1.3. Definición de la necesidad.

1.4. Objetivos.

1.5. Costes.

1.6. áreas de aplicación.

2. Fase de selección en minería de datos.

3. Fase de exploración en minería de datos.

4. Fase de limpieza y transformación en minería de datos.

5. Fase de análisis de datos.

6. Técnicas de aplicación.

6.1. Redes neuronales de modelización predictiva.

6.2. Algoritmos matemáticos.

6.3. árboles de decisión.

6.4. Técnicas de visualización de datos.

6.5. Elección de la técnica.

6.6. Explotación de datos según las necesidades de las diferentes áreas del negocio.

6.7. Ventajas.

7. Técnicas predictivas de modelización.


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8. Técnicas descriptivas y predictivas de clasificación.

9. Técnicas de evaluación.

10. Técnicas.

10.1. Segmentación.

10.2. Clasificación y segmentación de clientes.

10.3. Ofertas.

10.4. Fidelizar clientes.

10.5. Operaciones básicas para descubrir la información oculta.

10.6. Estructurar la información.

11. Campañas: ofertas just-in-time.

11.1. Herramientas para la fidelización.

11.2. Entornos transaccionales.

11.3. Acciones promocionales puntuales.

11.4. Utilidad del conocimiento.

11.5. Reportes estándares, simulaciones ad-hoc y procesamiento de la información. Lopd.

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