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
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: 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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