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Integrando tecnología y educación mediante minería de datos una aplicación práctica Descargar (4 página) 0. 0. 4. 4 weeks ago. PDF Preview
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PROGRAMA DE CURSO
1 Introducción 3 Contenidos Resultados de Aprendizajes de la Unidad Referencias a la Bibliografía 1. Introducción a la minería de datos. 2. Introducción a las técnicas principales de MD y sus aplicaciones (a. Supervisado b. No-supervisado Reglas de Asociación). El estudiante Define que es la minería de datos.
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En muchos casos esta información tiene la forma de patrones no evidentes en los datos y dependiendo de su complejidad puede llegarse a hablar de conocimiento. La minería de datos se basa en técnicas propias de la estadística y el aprendizaje de máquina y tiene una estrecha relación con las bodegas de datos y el OLAP.
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Créditos y asignaturas por cursoUPV/EHU
1 Reconocer los beneficios del uso sistemático de técnicas de extracción de conocimiento para la obtención de modelos y patrones predictivos o descriptivos 2 Conocer las distintas técnicas de aprendizaje automático y estadísticas utilizadas en minería de datos su potencial su coste computacional y sus limitaciones de representación y
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Modelo normalizado de ficha para asignaturas
Minería de datos mediante técnicas estadísticos de agrupamiento. 4. Introduction to Data Mining. Pang-Ning Tan Michael Steinbach Vipin Kumar. Addison Wesley 2005. Hastie 6. Trevor Hastie Robert Tibshirani Jerome Friedman (Author) . Springer 2nd ed. 2009 . 7. Introducción a la Minería de Datos. José Hernández Orallo M.José
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Introducción a la Minería de Datos Introducción al Data Mining Lecturas recomendadas. Usama Fayyad Gregory Piatetsky-Shapiro Padhraic Smyth The KDD process for extracting useful knowledge from volumes of data Communications of the ACM November 1996 pp. 27-34. DOI 10.1145/240455.240464. Publicaciones de IDBIS
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La asignatura se ubica en la intensificación de Computación en el ámbito de las asignaturas de la Inteligencia Artificial. La Minería de datos y el aprendizaje automático en general están ligados al campo de la estadística y de la algorítmica y abordan las técnicas para la extracción de conocimiento implícito en conjuntos de datos.
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Experimentar algunos algoritmos más usados en minería de datos en conjuntos de datos reales. Horario del curso M y J de 2 -3.15pm en M118. Pre-requisitos del curso Haber tomado dos cursos donde se hayan visto conceptos estadísticos. Tener algún conocimiento de matrices sistemas de bases de datos y de algún programa de computación.
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La asignatura se ubica en la intensificación de Computación en el ámbito de las asignaturas de la Inteligencia Artificial. La Minería de datos y el aprendizaje automático en general están ligados al campo de la estadística y de la algorítmica y abordan las técnicas para la extracción de conocimiento implícito en conjuntos de datos.
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Herramientas de análisis de grandes volúmenes de datos
El presente artículo es de tipo descriptivo exploratorio y documental se realiza un análisis de Big data y minería de datos a nivel empresarial sus tópicos de uso en la toma de decisiones
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Imprecisión e Incertidumbre en Minería de Datos Agrupamiento (clustering) Difuso Técnicas de Clasificación Problemas de Minería de textos. Introducción de la Minería de Textos (TM). Preprocesamiento Pang-Ning Tan Michael Steinbach Vipin Kumar Introduction to Data Mining Addison Wesley (2006)
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Minería de Datos Introducción al Data Mining Herramientas de minería de datos. Introducción a KNIME. Reglas de asociación Clustering Clasificación y regresión. Bibliografía recomendada. Pang-Ning Tan Michael Steinbach Vipin Kumar
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Introduction to Data Mining by Tan Steinbach Kumar NOTAS 41 Minería de Datos II2007 Proceso de Minería de Datos 42 Agenda Elección de un sistema de Minería de Datos Ejemplos de Sistemas de Minería de Datos CRISP-DM Agenda Elección de un sistema de Minería de Datos Ejemplos de Sistemas de Minería de Datos CRISP-DM 43
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Benemérita Universidad Autónoma de Puebla Vicerrectoría de Docencia Dirección General de Educación Superior
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Minería de datos aplicada al análisis bibliométrico
Minería de datos aplicada al análisis bibliométrico. Descripción y usos de reglas Como mencionábamos en la Introducción el nivel actual de generación de productos de conocimiento es hu-manamente inconmensurable. Con el desarrollo de la Web Según definen Tan Steinbach y Kumar (2006) para identificar
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La minería de datos se basa en técnicas propias de la estadística y el aprendizaje de máquina y tiene una estrecha relación con áreas tales como las bases de datos y la computación de alto desempeño. Introducción a la minería de datos. TSK05 Pang-Ning Tan Michael Steinbach Vipin Kumar 2005 Introduction to Data Mining
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Jun 26 2007 · The textbook is Introduction to Data Mining by Tan Steinbach and Kumar. Googlers are welcome to attend any classes which they think might be of interest to them. Credits Speaker David Mease. Promedio Sin votos (todavía) Tweet. 1120 lecturas Feed Minería de datos en Youtube Simpática Introducción a la Mineria de Datos. Tutorial
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Ingebook INTRODUCCION A LA MINERIA DE DATOSINTRODUCCION A LA MINERIA DE DATOS César Ferri Ramírez José Hernández Orallo y Mª José Ramírez Quintana Editorial Pearson Edición 1 TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS Cap 6 El problema de la extracción de patrones Cap 7 Métodos estadísticos Cap 8 Reglas de asociación y -introduccion a la mineria de datos kumar torrent- Data
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Benemérita Universidad Autónoma de Puebla Vicerrectoría de
Introducción a la Minería de Datos. Tan P.N. Steinbach M. Kumar V. (2006). Benemérita Universidad Autónoma de Puebla Vicerrectoría de Docencia Dirección General de Educación Superior Facultad de Ciencias de la Computación Minería de Datos 6 Unidad 1
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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
• T. Hawryszkiewycz Análisis y diseño de bases de datos México 1994. • Paul Goodwin George Wright Design analisys for management judgment Editorial ChichesterWiley 1991 308 pp. • Silverschatz Korth Sudarshan Fundamentos de Bases de Datos España Editorial Mc Graw Hill 2006. • Thomas M. Connolly Sistemas de Bases de Datos.
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INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS 4/4 Curso 2016/17 El informe de prácticas se calificará con Apto/No apto siendo necesaria la calificación de Apto para aprobar la Tan Steinbach and Kumar "Introduction To Data Mining" Addison-Wesley 2014. 2. Bibliografía complementaria Ninguno.
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1. Datos Generales de la asignatura Clave de la asignatura
1 Introducción a la minería de datos y Big Data 1.1.El concepto de Minería de Datos 1.2.La minería de datos y el proceso de descubrimiento de conocimiento a partir de Tan Steinbach Kumar Introduction to Data MiningAddison-Wesley 7. Usama M. Fayyad Gregory Piatetsky-Shapiro Padhraic Smyth Advances in
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Introducción al Data Mining es un libro que presenta los conceptos y algoritmos fundamentales para aquellos quienes están adentrándose en la minería de datos. Cada tema central está organizado en dos capítulos el primero abarca los conceptos básicos además de que aporta un sólido background para la comprensión de las técnicas del data mining el segundo toca los conceptos y
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