{"id":299966,"date":"2024-05-20T14:26:08","date_gmt":"2024-05-20T12:26:08","guid":{"rendered":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/estudos\/titulos-propios\/id1055-3\/"},"modified":"2024-05-20T14:26:08","modified_gmt":"2024-05-20T12:26:08","slug":"id1055-3","status":"publish","type":"sigma_course","link":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/gl\/estudos\/titulos-propios\/id1055-3\/","title":{"rendered":"Miner\u00eda de Datos con “R”"},"content":{"rendered":"
\n

<\/p>\n<\/div>\n

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\n

Diploma de curso de formaci\u00f3n universitaria<\/h3>\n

\u00c1mbito: InterdisciplinarC\u00f3digo: TCS:1055\/3<\/span>
\n\t\t\u00c1rea de interese principal: Tecnolox\u00eda | \u00c1rea de interese secundaria: Transversal<\/p>\n

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\n

Inicio e fin<\/h3>\n

<\/i> 01\/06\/2024 – 30\/06\/2024 <\/p>\n<\/p><\/div>\n

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Modalidade<\/h3>\n

\t\t\t\t\t\t<\/i> As\u00edncrona (en li\u00f1a)\t\t\t\t<\/div>\n

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Cr\u00e9ditos ECTS<\/h3>\n

<\/i> 3.2 ECTS<\/p>\n<\/p><\/div>\n

\n

Estado<\/h3>\n

<\/i> Finalizado\t\t\t\t\t<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n

100 prazas<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

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Descrici\u00f3n<\/h2>\n

O curso incl\u00fae as principais t\u00e9cnicas estat\u00edsticas de miner\u00eda de datos, que se ensinar\u00e1n de forma pr\u00e1ctica e aplicada. Estas t\u00e9cnicas son utilizadas habitualmente na investigaci\u00f3n cient\u00edfica (teses doutorais, proxectos, artigos publicados, …) e na investigaci\u00f3n t\u00e9cnica nas empresas e instituci\u00f3ns. Pret\u00e9ndese que os alumnos do curso sexan capaces de aplicar calquera delas aos seus propios datos.<\/p>\n

 <\/p>\n

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\n

Director\/a:<\/p>\n

Andr\u00e9s Antonio Vaamonde Liste<\/p>\n

Tel\u00e9fono contacto:<\/p>\n

986 130 304<\/p>\n

Email contacto:<\/p>\n

\tvaamonde@uvigo.es<\/p>\n

Entidade organizadora:<\/p>\n

Facultade de Comercio<\/p>\n<\/p><\/div>\n

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\n

PER\u00cdODO DE INSCRICI\u00d3N
\n\t\t\tInscrici\u00f3n pechada<\/small>
\n\t\t\t01\/05\/2024 – 29\/05\/2024<\/p>\n

<\/p>\n

\n

PER\u00cdODO DE MATR\u00cdCULA
\n\t\t\tMatr\u00edcula pechada<\/small>
\n\t\t\t01\/05\/2024 – 30\/05\/2024<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n

<\/p>\n

Matr\u00edcula pechada<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

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 <\/p>\n

Modalidade<\/h2>\n
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\n
\n

Docencia presencial\/virtual<\/h3>\n

<\/i><\/p>\n

0 horas<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n

\n
\n

Docencia non presencial<\/h3>\n

<\/i><\/p>\n

32 horas<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n

\n
\n

Pr\u00e1cticas en empresa<\/h3>\n

<\/i><\/p>\n

0 horas<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n

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\n

Lugar de impartici\u00f3n<\/strong>
\nPlataforma de teleformaci\u00f3n MOOVI da Universidade de Vigo\t<\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

Horario<\/h2>\n

\tO curso ten lugar desde o 1 ata o 30 de junio de 2024, de forma totalmente non presencial, mediante secuenciaci\u00f3n das unidades did\u00e1cticas a trav\u00e9s da plataforma de teledocencia<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Prezos<\/h2>\n\n\n\n\n\n
P\u00fablico en xeral<\/th>\nAlumni UVigo<\/th>\nComunidade UVigo<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
140 \u20ac<\/td>\n126 \u20ac<\/td>\n119 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Observaci\u00f3ns aos prezos<\/strong><\/p>\n

As persoas en situaci\u00f3n de desemprego ou discapacidade reco\u00f1ecida poder\u00e1n solicitar o prezo reducido da comunidade universitaria no momento da matr\u00edcula <\/span><\/p>\n<\/p>\n

 <\/p>\n

Obxectivos<\/h2>\n

\tCo\u00f1ecemento e comprensi\u00f3n, mediante o programa estat\u00edstico R, de uso libre e aberto, dos principais m\u00e9todos de Miner\u00eda de datos. Os alumnos aprender\u00e1n a aplicar correctamente todas as t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos inclu\u00eddas nos contidos aos seus propios datos. Deber\u00e1n aprender a interpretar correctamente os resultados da aplicaci\u00f3n das distintas t\u00e9cnicas estudadas, e verificar as condici\u00f3ns e supostos de aplicaci\u00f3n, asegurando a s\u00faa correcci\u00f3n t\u00e9cnica.\t<\/p>\n

 <\/p>\n

Destinatarios<\/h2>\n

\tInvestigadores, estat\u00edsticos, xestores de datos, usuarios do programa estat\u00edstico R, usuarios de Estat\u00edstica en xeral.\t<\/p>\n

 <\/p>\n

Sa\u00eddas Profesionais<\/h2>\n

\tO alumnado do curso poder\u00e1n aplicar as t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos aos seus propios datos, mediante o programa estat\u00edstico R Project, de uso totalmente libre e gratu\u00edto. Tambien poder\u00e1n verificar as condici\u00f3ns ou supostos de aplicaci\u00f3n de cada unha das t\u00e9cnicas, e interpretar correctamente os resultados obtidos.\t<\/p>\n

 <\/p>\n

Idioma<\/h2>\n

Castel\u00e1n<\/p>\n

 <\/p>\n

Competencias Espec\u00edficas<\/h2>\n

Aplicar correctamente todas as t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos inclu\u00eddas nos contidos aos seus propios datos.<\/p>\n

Interpretar correctamente os resultados da aplicaci\u00f3n das distintas t\u00e9cnicas estudadas.<\/p>\n

 <\/p>\n

Competencias Transversais<\/h2>\n

Aplicaci\u00f3n dos m\u00e9todos de data mining a datos de calquera \u00e1mbito<\/p>\n

Interpretar correctamente os resultados da aplicaci\u00f3n das distintas t\u00e9cnicas estudiadas<\/p>\n

 <\/p>\n

Condici\u00f3ns de acceso<\/h2>\n

1) Titulados\/as universitarios<\/p>\n

2) Alumnos\/as universitarios<\/p>\n

3) Profesionais directamente relacionados coa especialidade que re\u00fanan requisitos legais para cursar estudos universitarios<\/p>\n

4) De forma excepcional e, sempre que non superen o 50% do total de alumnos do curso, poder\u00e1n ser admitidos os mesmos profesionais que non re\u00fanan requisitos<\/p>\n

Non se requiren co\u00f1ecementos previos avanzados de Estat\u00edstica, do programa R, ou de Miner\u00eda de Datos.<\/p>\n

 <\/p>\n

DOCUMENTACI\u00d3N REQUIRIDA:<\/p>\n

– DNI <\/span><\/p>\n

– Certificado de estudos<\/p>\n

– CV<\/p>\n

 <\/p>\n

Criterios de selecci\u00f3n<\/h2>\n

Orde cronol\u00f3xica de inscripci\u00f3n\t<\/p>\n

 <\/p>\n

Metodolox\u00eda<\/h2>\n

Introduci\u00f3n \u00e1 Miner\u00eda de Datos
<\/b>Introduci\u00f3n ao programa estat\u00edstico R. 
<\/span>Descrici\u00f3n do m\u00e9todo K – Means. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
<\/span>Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. Interpretaci\u00f3n de resultados.
<\/span>Descrici\u00f3n do m\u00e9todo EM (Expectation-Maximization). Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
<\/span>Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. Interpretaci\u00f3n de resultados.<\/span><\/p>\n

<\/p>\n

M\u00e9todos de Conxunto<\/b>
Descrici\u00f3n do m\u00e9todo Adaboost. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. Interpretaci\u00f3n de resultados.
Descrici\u00f3n do m\u00e9todo Random Forest. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. Interpretaci\u00f3n de resultados.<\/span><\/p>\n

Clasificador Baseado en Regras<\/b>
Descrici\u00f3n do m\u00e9todo Chaid. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. Interpretaci\u00f3n de resultados.
Descrici\u00f3n do m\u00e9todo Naive Bayes. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. Interpretaci\u00f3n de resultados.
\n<\/span><\/p>\n

<\/p>\n

\u00c1rbores de Decisi\u00f3n<\/b>
<\/span>Descrici\u00f3n do m\u00e9todo CART. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. Interpretaci\u00f3n de resultados.
Descrici\u00f3n do m\u00e9todo C5.0. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. Interpretaci\u00f3n de resultados.<\/span><\/p>\n

Problemas Multiclase<\/b><\/span>
Descrici\u00f3n do m\u00e9todo KNN. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.<\/span>
Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. Interpretaci\u00f3n de resultados.
Descrici\u00f3n do m\u00e9todo Support Vector Machines. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. <\/span>Interpretaci\u00f3n de resultados.<\/span><\/p>\n

<\/p>\n

An\u00e1lise de Asociaci\u00f3n<\/b>
Descrici\u00f3n do m\u00e9todo A priori. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
Exemplos de aplicaci\u00f3n con datos reais. Interpretaci\u00f3n de resultados.
<\/span>Descrici\u00f3n do m\u00e9todo Pagerank. Instruci\u00f3ns para a s\u00faa aplicaci\u00f3n con R.
Exemplos de aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica. Interpretaci\u00f3n de resultados.<\/span><\/p>\n

<\/p>\n

Pr\u00e1cticas con R
<\/b>Aplicaci\u00f3n de todas as t\u00e9cnicas de Data Mining descritas no curso co programa R, con exemplos e datos reais, con especial \u00e9nfase na verificaci\u00f3n dos supostos espec\u00edficos de cada un dos m\u00e9todos e na interpretaci\u00f3n correcta dos resultados.<\/span><\/p>\n<\/p>\n

 <\/p>\n

Materias<\/h2>\n\n\n\n\n\n
id<\/th>\nnome<\/th>\ncaracter<\/th>\ncr\u00e9ditos<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
200404<\/td>\nMiner\u00eda de Datos con “R”<\/td>\nObligatoria<\/td>\n3.2<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

 <\/p>\n

Profesorado<\/h2>\n

Ricardo Luaces pazos<\/p>\n

Antonio Vaamonde Liste<\/p>\n<\/p>\n

 <\/p>\n

Avaliaci\u00f3n<\/h2>\n

Env\u00edo de 6 tareas e informes de pr\u00e1cticas: 84% de la calificaci\u00f3n final<\/p>\n

Examen mediante cuestionario de evaluaci\u00f3n online (a trav\u00e9s de Moovi): 16% de la calificaci\u00f3n final.<\/p>\n<\/p>\n

 <\/p>\n

Titulaci\u00f3n<\/h2>\n

Diploma de curso de formaci\u00f3n universitaria en Miner\u00eda de Datos con “R”<\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"parent":0,"template":"","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"class_list":["post-299966","sigma_course","type-sigma_course","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/sigma_course\/299966","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/sigma_course"}],"about":[{"href":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/sigma_course"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=299966"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}