Curso Udemy Certificado en Minería de Datos con Weka I (Data Mining with Weka)
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Minería de Datos con Weka I (Data Mining with Weka)
Masun Nabhan Homsi es el autor/a del curso Minería de Datos con Weka I (Data Mining with Weka).
El objetivo del estudio es que todos aquellos interesados en la temática puedan adquirir nuevas ideas para desenvolverse en el ámbito profesional de la mejor forma.
Procesamiento y transformación datos, clasificación, minería de datos, weka, Ciencia de los datos, Business Intelligence
Es necesario para el curso de Masun Nabhan Homsi
Para hacer este curso necesitas:
Saber usar un ordenador con fluidez, independientemente del sistema operativo.
Tener conocimientos básicos de estadística es recomendable, pero no necesario para seguir el curso.
Se necesitan conocimientos de matemáticas de bachillerato o conocimientos básicos de estadística.
¿Qué aprenderás en el curso?
Explorar datos y determinar los atípicos.
Construir y evaluar modelos predictivos a partir de conjunto de datos.
Manejar las diferentes pestañas y funciones de la herramienta de minería de datos WEKA.
Saber usar un ordenador con fluidez, independientemente del sistema operativo.
Tener conocimientos básicos de estadística es recomendable, pero no necesario para seguir el curso.
Se necesitan conocimientos de matemáticas de bachillerato o conocimientos básicos de estadística.
4.5 Puntaje del instructor
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Data Mining
Acerca de Minería de Datos con Weka I (Data Mining with Weka)
Más información sobre el curso Minería de Datos con Weka I (Data Mining with Weka)
Este curso ofrece a los estudiantes la posibilidad de conocer, comprender las técnicas básicas de minería de datos y saber cómo se aplican en problemas concretos de extracción de conocimiento útil para el análisis y la toma de decisiones. El contenido del curso es académico y adaptado al curriculum de la asignatura de Minería de datos que se da en las universidades .
Objetivos
Entender los conceptos y la terminología de las técnicas de minería de datos.
Reconocer los beneficios del uso sistemático de técnicas de extracción de conocimiento para la obtención de modelos y patrones predictivos.
Conocer las fases del Descubrimiento de Conocimiento de Bases de Datos y la importancia de las mismas en el éxito del proceso (en especial las de limpieza y selección de datos).
Conocer las distintas técnicas de aprendizaje automático y estadísticas utilizadas en minería de datos.
Elegir, para un problema concreto, qué técnicas de minería de datos son más apropiadas.
Generar los modelos y patrones elegidos utilizando la herramienta o paquete de minería de datos WEKA.
Evaluar la calidad de un modelo, utilizando técnicas sencillas de evaluación (validación cruzada).
Implementar un algoritmo de minería de datos específico dentro de un proyecto.
Aprender a usar WEKA en la construcción de un modelo predictivo.
Aprender paso a paso y con ejemplos explicativos los siguientes algoritmos de machine learning : Vecinos más Cercanos, Naïve Bayes, Árbol de Decisión y Reglas de Clasificación.
Este curso es perfecto para:
Este curso está dirigido a todas aquella personas (abogados, médicos, profesores, etc.) que pretenden explotar conocimientos ocultos dentro de sus bases de dato.
Este curso está dirigido a no programadores y quieren minar sus datos.
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Más información sobre el autor del curso Minería de Datos con Weka I (Data Mining with Weka) en Udemy:
Masun Nabhan Homsi
I am also Data Scientist. I have more than 10 years experience working with analyzing of data, Data Mining and Machine Learning in different domains such as : Social media mining, signal processing, image recognition, legal industry, etc.
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Última actualización del curso:
Última modificación 8/2018
