MINERÍA DE DATOS [2022-2]: Topics
Intro
CLASES VIRTUALES
| Clase | Enlace |
|---|---|
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 29/11/2022 18:00 |  Clave de acceso: WMNyxqEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 22/11/2022 18:00 | Clave de acceso: 1v32KsEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 15/11/2022 18:00 | Clave de acceso: ck1xqTEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 08/11/2022 18:00 | Clave de acceso: POeWo8Es@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - LUNES 31/10/2022 08:00 | Clave de acceso: Gau7ueEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 25/10/2022 18:00 | Clave de acceso: Gy09hJEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 18/10/2022 18:00 | Clave de acceso: XuK0CdEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 04/10/2022 18:00 | Clave de acceso: LKm8ppEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 27/09/2022 18:00 | Clave de acceso: r5ueUiEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 20/09/2022 18:00 | Clave de acceso: 2XjtjrEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 13/09/2022 18:00 | Clave de acceso: vHWYuxEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 06/09/2022 18:00 | Clave de acceso: NAKdLTEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - LUNES 29/08/2022 08:00 | Clave de acceso: v1e8ovEs@1 |
Clase - S-003 - JSALINASF - MARTES 23/08/2022 18:00 | Clave de acceso: MYGZkzEs@1 |
I.Presentación del curso
SUMILLA
El curso examina a través de métodos que han emergido de disciplinas como la estadística y la inteligencia artificial y han probado ser muy efectivos al momento de reconocer patrones de comportamiento y determinación y reglas de inferencia.
Se basa en las etapas de descripción de datos, clasificación de datos, estimación de datos, predicción de datos y afinidad (agrupación) de datos.
Se harán uso de técnicas basadas en los principios de árboles de decisión, regresión logística, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial, entre otras.
Se apelará a herramientas especializadas en minería de datos.
Se deberá proponer proyectos integradores con inteligencia de negocios a los diferentes escenarios de la cadena de valor de las organizaciones.
II. Introducción a la Minería de Datos
III. Estadística Descriptiva y Exploratoria
IV. Preprocesamiento de Datos
Exposición del TAI y 1era Práctica Calificada
V. Validación y Balanceo de Datos
VI. Clasificación con K-NN
2da Práctica Calificada
Examen Parcial
VII. Clasificación con Naive Bayes
VIII. Máquinas de Soporte Vectorial y Redes Neuronales
IX. Árboles de Clasificación
3era Práctica Calificada
X. Modelos de Ensamble
XI. Modelos de Stacking
Trabajo Aplicativo Integrador
4ta Práctica Calificada
Examen Final
