IFCT0136Especialidad formativa

MINERÍA DE DATOS Y BIG DATA PARA INGENIERÍA

Programa formativo de minería de datos y big data para ingeniería que aborda análisis, modelado predictivo y procesamiento distribuido, con herramientas R, Hadoop y WEKA, para resolver problemas de ingeniería y apoyar la toma de decisiones basada en datos.

90h
Mixta
Español (España)
Familia: General
Estructura

Contenido del programa

MINERÍA DE DATOS Y BIG DATA PARA INGENIERÍA

4 secciónes

MINERÍA DE DATOS Y BIG DATA PARA INGENIERÍA – Introducción a la Minería de Datos y Aprendizaje Automático

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Quiz mixto
  • Conocimiento de los conceptos básicos de minería de datos y aprendizaje automático
  • Aplicación del proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos KDD
  • Aplicación de modelos y técnicas de Data Mining
  • Uso de minería de textos y web mining
  • Identificación de aplicaciones prácticas
  • Identificación de procedimientos de eficiencia energética en el trabajo con grandes volúmenes de datos
  • Optimización del consumo energético mediante la gestión eficiente de recursos
  • Gestión eficiente del almacenamiento para reducir el desperdicio de espacio
  • Uso de herramientas de monitorización para identificar y reducir el consumo innecesario de recursos
  • Podcast
  • Recuerda
  • Flashcards
  • Quiz mixto
  • Quiero saber más (expansion)

MINERÍA DE DATOS Y BIG DATA PARA INGENIERÍA – Utilización de R y RStudio

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Quiz mixto
  • Utilización de R y RStudio
  • Instalación y configuración de R y RStudio
  • Fundamentos del lenguaje R
  • Estructuras de datos en R vectores listas matrices y data frames
  • Control de flujo y funciones en R
  • Visualización de datos en gráficos básicos con ggplot2
  • Introducción a expresiones regulares
  • Integración de R con Hadoop y casos de uso en Big Data
  • Podcast
  • Recuerda
  • Flashcards
  • Quiz mixto
  • Quiero saber más (expansion)

MINERÍA DE DATOS Y BIG DATA PARA INGENIERÍA – Preprocesamiento y Modelado Predictivo, Análisis de Redes

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Quiz mixto
  • Preprocesamiento y Modelado Predictivo
  • Extracción transformación y carga de datos ETL
  • Inferencia estadística y pruebas de hipótesis
  • Modelos de regresión y clasificación
  • Árboles de decisión C4 5 M5P etc y Random Forest
  • Algoritmos de clustering y k NN
  • Evaluación de rendimiento de modelos predictivos
  • Análisis de Redes y Presentación de Resultados
  • Introducción a la teoría de grafos y redes sociales
  • Métricas y análisis de redes sociales
  • Técnicas de visualización de redes
  • Presentación de resultados para toma de decisiones
  • Podcast
  • Recuerda
  • Flashcards
  • Quiz mixto
  • Quiero saber más (expansion)

MINERÍA DE DATOS Y BIG DATA PARA INGENIERÍA – Procesamiento distribuido con Hadoop y minería de datos con WEKA

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Quiz mixto
  • Procesamiento Distribuido de Datos
  • Introducción a Hadoop y el sistema de archivos HDFS
  • Conceptos básicos de configuración de clusters
  • Procesamiento de datos con MapReduce
  • Buenas prácticas para la administración de datos distribuidos
  • Aplicación de minería de Datos
  • Introducción a WEKA y técnicas de data mining aplicadas
  • Selección de atributos y preparación de datos
  • Selección de algoritmos de clasificación y clustering
  • Evaluación de modelos y análisis de resultados
  • Podcast
  • Recuerda
  • Flashcards
  • Quiz mixto
  • Quiero saber más (expansion)