Curso de Experto en data mining y data wharehouse business intelligence

El Data Mining se ha convertido en una herramienta imprescindible para tomar decisiones basada en datos en el mundo empresarial y en los negocios. No en intuiciones o pálpitos. Provocando una auténtica revolución y convirtiéndose en un área de enorme crecimiento gracias a la ingente cantidad de datos que cualquier empresa puede recoger de su mercado y clientes. 

Este es un curso de especialización que te permitirá desarrollar tus conocimientos y técnicas en Data Mining y Data Warehouse.

Dirigido a

Trabajadores y autónomos.

Metodología

A distancia / online

Precio

100% Bonificable

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: ifcd013po data warehouse business intelligence (40 horas)

1. Introducción.

2. Concepto de data mart o data warehouse.

2.1. Utilidad.

2.2. Componentes.

3. Metodología.

4. Diseño lógico y físico de base de datos central.

5. Diseño de cubos.

5.1. Implementación física de cubos.

5.2. Diseño de etl: extracción, transformación y carga.

6. Olap.

6.1. Uso de discoverer administrador .

6.2. Cliente servidor.

6.3. Uso de discoverer desktop.

7. Técnicas de minería de datos.

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

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