MINERÍA DE DATOS (2023-1): Topics

Intro

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
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
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