Curso de Data Mining. Principios y aplicaciones.

En cursos

Curso gratuito de Data Mining. Principios y aplicaciones.
Plan: desempleados/as.
*Fecha y horario: del 19 de abril al 18 de mayo de 2021, de lunes a viernes, de 16:00 a 20:00 horas.
Tiene 80 horas de duración.
Ámbito: Comunidad de Madrid. Aula virtual..
Requisitos técnicos: Disponer de un equipo informático, cámara web, micrófono y conexión a internet.
Este curso se impartirá a través de «AULA VIRTUAL», según las medidas extraordinarias para hacer frente al impacto del COVID-19 en materia de Formación Profesional para el Empleo de la ORDEN de 17 de abril de 2020 del Consejero de Economía, Empleo y Competitividad. “AULA VIRTUAL” es un entorno de aprendizaje donde el profesor y el alumno interactúan en tiempo real, a través de un sistema de comunicación telemático de carácter síncrono, que permite impartir las clases como si se encontraran en las aulas del centro de formación.

Formación de carácter público, totalmente gratuita y financiada por la Consejería de Economía, Empleo y Hacienda de la Comunidad de Madrid y por el Servicio Público de Empleo Estatal. Plazas limitadas. Dirigido a personas en situación de desempleo e inscritas como demandante en una Oficina de Empleo de la Comunidad de Madrid.
ADEMAS DE INSCRIBIRTE CON NOSOTROS TIENES QUE IR A TU OFICINA DE EMPLEO Y SOLICITAR TAMBIEN ESTE CURSO PARA QUE PUEDAS ENTRAR EN EL SONDEO DE LA PRUEBA DE SELECCIÓN.

Contenidos:
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 practico
3.5 Aplicación del proceso CRISP-Dm
3.6 Elaboración de un plan de proyecto


Más información llamando al 917 454 530 de lunes a viernes de 9:00 a 15:00 y de 16:00 a 20:30 horas.

*Esta información no es definitiva y podría sufrir cambios.

Mensaje desde la página web

Puede enviarnos un mensaje con su consulta y nos pondremos en contacto con usted lo antes posible.

No se lee? Carga otro texto. captcha txt