Minería de Datos con «R»

Conocimiento y comprensión, mediante el programa estadístico R, de uso libre y abierto, de los principales métodos de Minería de datos.
Los alumnos aprenderán a aplicar correctamente todas las técnicas de minería de datos incluidas en los contenidos a sus propios datos.
Deberán aprender a interpretar correctamente los resultados de la aplicación de las distintas técnicas estudiadas, y verificar las condiciones y supuestos de aplicación, asegurando su corrección técnica.

Investigadores, Estatísticos, xestores de dados, usuarios do programa estadístico R, usuarios de la Estadística en general.

El/La alumno/a debe ser capaz de aplicar los métodos estadísticos de minería de datos a los datos de empresas o a los datos de proyectos de investigación en diversas áreas.

Conocimiento y comprensión de los métodos de minería de datos.

Aplicación de los métodos de minería de datos con el programa R

Interpretación correcta de los resultados

Verificación de las condiciones o hipótesis de aplicación

• CT1 Aplicación de los métodos de data mining a datos de cualquier ámbito
• CT2 Interpretar correctamente los resultados de la aplicación de las distintas técnicas estudiadas

Orden cronológico de inscripción

Envío de 6 tareas e informes de prácticas: 84% de la calificación final
Examen mediante cuestionario de evaluación online (a través de Moovi): 16% de la calificación final.

Diploma de curso de formación universitaria en Minería de Datos con «R»

Non se requiren coñecementos previos avanzados de Estatística, do programa R, ou de Minería de Datos. Resumen de contenidos:
INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS. ANÁLISIS CLUSTER. Método K-Means. Método EM (Expectation-Maximization).
Métodos de Conjunto: Adaboost, Random Forest.
Clasificador Basado en Reglas: Chaid, Naive Bayes (Clasificador Bayesiano).
Arboles de Decisión: CART; Clasificación C5.0
Problemas Multiclase: Knn; Redes Neuronales: Support Vector Machines.
Analisis de Asociación. A Priori. Motores de Búsqueda: Pagerank.
PRÁCTICAS CON R. Aplicación de todas las técnicas de Data Mining descritas en el curso con el programa R, con ejemplos y datos reales, con especial énfasis en la verificación de los supuestos específicos de cada uno de los métodos y en la interpretación correcta de los resultados.

O/A alumno/a debe comprobar que dispone de un computador, para el seguimento del curso, con conexión a internet, en el que pueda instalarse correctamente el programa estadístico R (de uso libre e gratuito). En la primera unidad se explicará el proceso de instalación desde un sistema Windows (en la página web de R existen instrucciones para otros sistemas operativos).

Contacto: Antonio Vaamonde Liste, Tlfno. 986813713, corre-e:vaamonde@uvigo.es