Código oficial: IFCT0182Familia: Informática y comunicaciones
Especialidad Formativa
Data mining: principios y aplicaciones
Construir y desarrollar bases de datos orientadas a la toma de decisiones y a la extracción de conocimiento.
Financiación y modalidades
Convocatoria
Ocupados 2024-2027, 2ª Fase
ESTATAL_2024_27_F2
Prioritario SEPEInnovaciónDescarbonizaciónDigitalización
Dirigido a profesionales de
SERVICIOS A LAS EMPRESAS
Convenios:
- Empresas de consultoría y estudios de mercado y de la opinión pública
Opciones de impartición
Presencial
Duración
100h
Coste/hora
11.00€
Ingreso por alumno: 1100€
Teleformación
Duración
Contenido del programa
- Conceptos básicos de la Minería de Datos(2.8h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- 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)
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Fundamentos teóricos(2.8h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Introducción a técnicas de clasificación, clustering y asociación
- Fundamentos matemáticos: probabilidad, álgebra lineal y estadísticas básicas
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Bases de datos(3.2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Fundamentos de bases de datos relacionales
- Introducción a SQL para extracción y manipulación de datos
- Conexión con bases de datos no relacionales (NoSQL)
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Preprocesamiento y limpieza de datos(3.2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Identificación y tratamiento de valores faltantes y atípicos
- Normalización y escalado de datos
- Reducción de dimensionalidad (PCA y selección de características)
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Introducción a las herramientas de análisis(2.8h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Python y R: comparación y uso para Data Mining
- Hadoop y Spark: procesamiento en grandes volúmenes de datos
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Implementación práctica con herramientas(3.2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Configuración de entornos y uso de bibliotecas clave (pandas, scikit-learn, tidyverse, etc.)
- Lectura, manipulación y visualización básica de datos
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Búsqueda de la eficiencia energética y desarrollo sostenible(2h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- En el desarrollo de software y diseño
- En la selección de proveedores y servidores
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
Actividades del módulo
- Aplicaciones prácticas
- Glosario
- Bibliografía
- Legislación de referencia
- Actividades prácticas
- Examen