Minería de Datos

SKU SINT-616

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El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 2 en el área de Ciencia de datos (DATS), de manera que bajo supervisión apliquen las técnicas iniciales de la minería de patrones en diversos conjuntos de datos mediante los métodos de programación especializados que permiten la selección de datos y la identificación de tendencias en las fuentes de información existentes.

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Descripción del curso

La minería de datos es un campo fundamental en el análisis de información en la era digital. Este curso ofrece una base para la comprensión y la aplicación de las técnicas que permiten descubrir patrones, tendencias y conocimientos valiosos en conjuntos de datos grandes y complejos además de los diferentes métodos de ordenamiento y agrupación. Los estudiantes serán guiados a través de los conceptos esenciales de la minería de datos, aprendiendo cómo recopilar, limpiar y preprocesar datos de diversas fuentes. Se explorarán técnicas de visualización que ayudarán a identificar pistas importantes en los datos antes de iniciar un proceso de análisis.

El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 2 en el área de Ciencia de datos (DATS), de manera que bajo supervisión apliquen las técnicas iniciales de la minería de patrones en diversos conjuntos de datos mediante los métodos de programación especializados que permiten la selección de datos y la identificación de tendencias en las fuentes de información existentes.


Contenidos

Tema 1. Introducción a minería de datos

Definición de minería de datos
Historia y evolución de la minería de datos
Aplicaciones de la minería de datos
Etapas del proceso de minería de datos

Tema 2. Herramientas matemáticas y estadísticas de minería de datos

Conceptos estadísticos básicos para minería de datos
Álgebra lineal y su aplicación en minería de datos
Probabilidad y distribuciones relevantes
Métodos de muestreo y remuestreo

Tema 3. Procesamiento de datos

Adquisición y preprocesamiento de datos
Limpieza y transformación de datos
Reducción de dimensionalidad
Selección de características

Tema 4. Análisis y visualización

Técnicas de visualización de datos
Análisis exploratorio de datos (EDA)
Métricas y evaluación de modelos en minería de datos
Interpretación de resultados


Metodología de Aprendizaje

La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.

La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.

Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.