IFCT0182 DATA MINING: PRINCIPIOS Y APLICACIONES

Categoría: Informática y Comunicaciones

Duración: 100 Horas

Metodología: Teleformación

Código de curso:

IFCT0182

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Objetivo

Adquirir las habilidades necesarias para liderar la transformación de productos en servicios como modelo de gestión de las relaciones con el usuario, permitiendo la adaptación ágil al cambio y la creación de servicios de valor para el cliente.

Temario

Módulo 1: FUNDAMENTOS Y PREPARACIÓN DE DATOS

Comprensión de la Minería de Datos
- Conceptos básicos
  - Definición y objetivos del Data Mining.
  - Diferencia entre minería de datos, análisis de datos y machine learning.
  - Ciclo de vida del proceso KDD (Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos).
- Fundamentos teóricos
  - Introducción a técnicas de clasificación, clustering y asociación.
  - Fundamentos matemáticos: probabilidad, álgebra lineal y estadísticas básicas.
Manejo y Manipulación de Datos
- Bases de datos
  - Fundamentos de bases de datos relacionales.
  - Introducción a SQL para extracción y manipulación de datos.
  - Conexión con bases de datos no relacionales (NoSQL).
- Preprocesamiento y limpieza de datos
  - Identificación y tratamiento de valores faltantes y atípicos.
  - Normalización y escalado de datos.
  - Reducción de dimensionalidad (PCA y selección de características).
Uso de herramientas de análisis de datos
- Introducción a las herramientas
  - Python y R: comparación y uso para Data Mining
  - Hadoop y Spark: procesamiento en grandes volúmenes de datos.
- Implementación práctica
  - Configuración de entornos y uso de bibliotecas clave (pandas, scikit-learn, tidyverse, etc.).
  - Lectura, manipulación y visualización básica de datos.
Búsqueda de la eficiencia energética y desarrollo sostenible:
- En el desarrollo de software y diseño.
- En la selección de proveedores y servidores.

Módulo 2: MODELADO, EVALUACIÓN Y APLICACIONES AVANZADAS

Desarrollo y Evaluación de Modelos
- Modelos predictivos
  - Construcción de modelos de regresión y clasificación.
  - Evaluación y optimización de modelos: métricas (precisión, recall, AUC, etc.).
  - Validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.
- Técnicas avanzadas
  - Algoritmos de clustering: k-means, DBSCAN, jerárquicos.
  - Análisis de reglas de asociación: Apriori y FP-Growth.
- Evaluación e interpretación
  - Interpretación de resultados de modelos.
  - Métodos para mejorar la precisión y robustez de los modelos.
Identificación de las aplicaciones prácticas
- Minería de datos en sectores clave
  - Aplicaciones en marketing, salud, finanzas, e-commerce, etc.
  - Casos reales de uso y análisis de impacto.
- Proyecto práctico
  - Implementación de un pipeline completo de minería de datos desde la preparación hasta el modelo final.
  - Documentación y presentación de resultados.

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Titulación: Una vez finalizada la formación, obtendrás un diploma que certifica el correcto aprovechamiento del curso en el que se incluirá el logotipo del Ministerio de Trabajo y Economía Social, al tratarse de una especialidad incluida en el fichero del SEPE (Servicio Público de Empleo Estatal).

Además, te beneficiarás de:

Reconocimiento laboral: Este título es altamente valorado por empresas y sectores profesionales, incrementando tus oportunidades de empleo y promoción.
Formación práctica y actualizada: Diseñada según las necesidades actuales del mercado, te preparará para afrontar los retos del entorno laboral con confianza.
Crecimiento personal y profesional: Potenciarás tus habilidades, asegurando una formación integral que te hará destacar en tu área.
Acceso a una red de contactos profesionales: Podrás conectar con expertos, empresas y otros profesionales del sector.

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Módulo 1: FUNDAMENTOS Y PREPARACIÓN DE DATOS

Módulo 2: MODELADO, EVALUACIÓN Y APLICACIONES AVANZADAS

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