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Curso Gratuito Curso en Data Mining

Duración: 120
EURO624f08501449c
Valoración: 4.6 /5 basada en 94 revisores
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Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Curso en Data Mining:

<p>Este Curso en Data Mining te ofrece una visión global de la minería de datos en un entorno de Big Data. Serás capaz de aplicar diferentes modelos y técnicas de Data Mining para el análisis de datos masivos así como entender los procesos de Web y Text Mining. Aprenderás a manejar diferentes herramientas para el análisis de datos y R, un lenguaje de programación óptimo para la aplicación de los algoritmos de Minería de datos. </p>

A quién va dirigido:

<p>El Curso en Data Mining va dirigido a todo aquel profesional del mundo de la informática, la estadística o los negocios interesados en afianzar conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de Big Data, en un sector que demanda, cada vez profesionales más especializados.<strong> </strong></p>

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Curso en Data Mining:

<ul> <li>Aprender los modelos y técnicas de Data Mining aplicadas en un entorno de Big Data</li> <li>Conocer los principales algoritmos de análisis estadístico utilizados en entorno de Big Data</li> <li>Adquirir los conocimientos necesarios para el procesamiento distribuido de datos en Hadoop</li> <li>Aplicar la teoría de grafos al análisis de redes sociales</li> <li>Manejar herramientas de Data Mining como Weka</li> <li>Aprender a programar algoritmos de Data Mining en R.</li></ul>

Salidas Laborales:

<ul> <li>Analista de datos </li> <li>Auditor en Sistemas Big Data</li> <li>Experto en Big Data</li> <li>Consultor de proyectos Big Data</li><li>Chief Data Officer (CDO)</li></ul>

 

Resumen:

<p>La cada vez mayor cantidad de datos que maneja una empresa debido al auge de las nuevas tecnologías y el uso de las redes sociales, han generado la demanda de profesionales que exploten estos datos con el objetivo de ayudar a la toma de decisiones estratégicas. Mediante la minería de datos se puede generar el conocimiento necesario para la toma de decisiones, permitiendo descubrir patrones ocultos y realizando predicciones sobre el comportamiento de los datos.<br> <br>Con esta acción formativa podrá desarrollar las técnicas necesarias para aplicar la minería de datos y obtendrá las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz.<br><br>En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.</p>

Titulación:

Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM) “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

Temario:


UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
  1. ¿Qué es Hadoop?
  2. El sistema de archivos HDFS
  3. Algunos comandos de referencia
  4. Procesamiento MapReduce con Hadoop
  5. El concepto de los clusters en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 6. WEKA Y DATA MINING
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
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29 abril, 2022 Deja tu cometario

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