Curso gratis en Data Mining

Curso Gratis Online para Trabajadores y Empresas

Si eres trabajador en Régimen General, disfruta del curso gratis online a través de la formación bonificada para empresas.

Nuestros cursos gratis están disponibles en modalidad online o a distancia, consúltanos para informarse de la modalidad del curso gratis para trabajadores de su interés.

OBJETIVOS DEL CURSO GRATIS EN DATA MINING

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.
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.
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.

CONTENIDO DEL CURSO GRATIS EN DATA MINING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS (DATA MINING) Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

1. Fundamentos de la minería de datos y el aprendizaje automático
2. El proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases)
3. Modelos y técnicas principales en Data Mining
4. Campos de aplicación y casos prácticos
5. Análisis de textos y Web Mining
6. Data mining aplicado al marketing

UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

1. Introducción a R y su utilidad
2. Requisitos previos y configuraciones básicas
3. Tipos de datos en R
4. Estadística descriptiva y predictiva usando R
5. Integración de R con Hadoop para Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO Y PROCESAMIENTO DE DATOS

1. Obtención, limpieza y transformación de datos (ETL)
2. Inferencia estadística y análisis de datos
3. Modelos de regresión y su aplicación
4. Pruebas de hipótesis y validación de modelos

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE DATOS

1. Inteligencia de negocios y análisis avanzado
2. Teoría de grafos y análisis de redes sociales
3. Cómo presentar y comunicar los resultados

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP

1. ¿Qué es Hadoop y por qué es importante?
2. Sistema de archivos HDFS (Hadoop Distributed File System)
3. Comandos básicos y útiles en Hadoop
4. Procesamiento de datos con MapReduce en Hadoop
5. Configuración y gestión de clusters Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 6. WEKA Y DATA MINING

1. ¿Qué es Weka y cuáles son sus funciones?
2. Técnicas de Data Mining implementadas en Weka
3. Interfaces y usabilidad de Weka
4. Selección y reducción de atributos en Weka