curso de data miningcurso de data mining

Curso de Data mining

Data Mining (Online)2020-11-20T12:42:31+00:00

Project Description

 Inicio: Próximamente
Días lectivos: Martes y jueves 18:00 h a 21:00 h
Duración del curso: 60 horas

Especialidad: Big Data
Centro de impartición: Aula virtual 
Precio: 900€

Introducción

La tecnología de minería, análisis y visualización de datos ofrece grandes posibilidades en la resolución de problemas y la previsión de tendencias ya que permite extraer información no evidente tanto de los conjuntos de datos existentes como de los recogidos en tiempo de ejecución. El curso Data Miningonline de Eurecat Academy incluye una introducción a las características propias del análisis de grandes conjuntos de datos no estructurados (Big Data).

Objetivos del curso de Data Mining

El curso ofrece una introducción a las tecnologías y metodologías para la extracción de información en grandes conjuntos de datos, tanto ya existentes como de los recogidos en tiempo de ejecución.

Dirigido a

Responsables de operaciones y diseño de estrategias que trabajen en algunos de los siguientes sectores o áreas de interés:

  • Transporte y Logística.
  • Casas Inteligentes (Domótica).
  • Ciudades Inteligentes (Smart cities).
  • Fábrica Inteligente.
  • Retail.
  • eHealth (sistemas de soporte a procesos asistenciales).
  • Redes de distribución de energía (Smart grid).

Y otras que incluyan sensorización, control remoto, interacción con grupos de personas, etc.

Información adicional

Todos nuestros cursos son bonificables para empresas (excepto autónomos) a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE). Consulta descuentos especiales para estudiantes, personas en situación de desempleo, y empresas que realicen dos o más inscripciones en un mismo curso.

Programa del curso de Data Mining

  1. Fundamentos de Estadística.
  2. Programación en R.
  3. Perfiles de negocio y patrones de asociación.
  4. Visualización de la información de los datos. Establecer tipologías.
  5. Descubrimiento reglas de predicción.
  6. Modelos lineales de predicción.
  7. Modelos avanzados de predicción.
  8. Problemas de simulación en smartcities.
  9. Almacenamiento y gestión de los datos 1.
  10. Almacenamiento y gestión de los datos 2.

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