Diplomado en Procesamiento y Transformación en Minería de Datos
Diplomado
Online
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Duración
6 Semanas
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
Antes de realizar una técnica de aprendizaje automático, es fundamental trasladar los datos para su simplificación. Este proceso se conoce como “minería” y es indispensable conocerlo para completar los conocimientos en Data Science. Con este programa se le presentará a los estudiantes interesados los distintos procedimientos de inferencia estadística para analizar y determinar el estudio de las variables, su distribución y valores. Es decir, aquellas herramientas que permitirán aprovechar al máximo la información de una empresa para tomar decisiones de relevancia.
Información importante
Documentación
- 156diplomado-procesamiento-transformacion-mineria-datos.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos
-Generar conocimiento especializado sobre los estadísticos previos para cualquier análisis y evaluación de datos
-Desarrollar las habilidades necesarias para la identificación, preparación y transformación de datos
-Evaluar las distintas metodologías presentadas e identificar ventajas e inconvenientes
-Examinar los problemas en entornos de datos de alta dimensionalidad
-Desarrollar la implementación de los algoritmos empleados para el preprocesamiento de datos
Este Diplomado en Procesamiento y Transformación en Minería de Datos se ha realizado con el objetivo de ayudar a la capacitación de los estudiantes en esta rama de estudio. Por ello, ganarán el conocimiento apropiado para convertirse en un referente dentro de su área de trabajo, garantizando la extracción del máximo valor de los datos.
Este Diplomado en Procesamiento y Transformación en Minería de Datos contiene el programa más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título de Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Diplomado en Procesamiento y Transformación en Minería de Datos
N.º Horas Oficiales: 150 h.
Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
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Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.
En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.
Opiniones
Materias
- Análisis de datos
- Minería
- Negocios
- Análisis Exploratorio
- Estadística
Profesores
Arturo Peralta Martín-Palomino
Profesor
Temario
Módulo 1. Minería de datos. Selección, preprocesamiento y transformación
1.1. La inferencia estadística
1.1.1. Estadística descriptiva vs. inferencia estadística
1.1.2. Procedimientos paramétricos
1.1.3. Procedimientos no paramétricos
1.2. Análisis exploratorio
1.2.1. Análisis descriptivo
1.2.2. Visualización
1.2.3. Preparación de datos
1.3. Preparación de datos
1.3.1. Integración y limpieza de datos
1.3.2. Normalización de datos
1.3.3. Transformando atributos
1.4. Los valores perdidos
1.4.1. Tratamiento de valores perdidos
1.4.2. Métodos de imputación de máxima verosimilitud
1.4.3. Imputación de valores perdidos usando aprendizaje automático
1.5. El ruido en los datos
1.5.1. Clases de ruido y atributos
1.5.2. Filtrado de ruido
1.5.3. El efecto del ruido
1.6. La maldición de la dimensionalidad
1.6.1. Oversampling
1.6.2. Undersampling
1.6.3. Reducción de datos multidimensionales
1.7. De atributos continuos a discretos
1.7.1. Datos continuos versus discretos
1.7.2. Proceso de discretización
1.8. Los datos
1.8.1. Selección de datos
1.8.2. Perspectivas y criterios de selección
1.8.3. Métodos de selección
1.9. Selección de Instancias
1.9.1. Métodos para la selección de instancias
1.9.2. Selección de prototipos
1.9.3. Métodos avanzados para la selección de instancias
1.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data
1.10.1. Big Data
1.10.2. Preprocesamiento “clásico” versus masivo
1.10.3. Smart Data
Diplomado en Procesamiento y Transformación en Minería de Datos