UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL PROCESO DE DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASES DE DATOS.

1. Definición del proceso de data mining
2. Análisis de las fases del proceso de acuerdo a CRISP-DM
3. – Compresión del problema
4. – Comprensión de los datos
5. – Preparación de los datos
6. – Modelado
7. – Evaluación
8. – Implantación

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL CICLO DE DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS.

1. Tipos de problemas
2. – Descriptivos
3. – Predictivos
4. Implicaciones de los datos, dominios, técnicas en las fases del proceso
5. Casos de uso

UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÉCNICAS DE DATA MINING.

1. Clasificación
2. – Arboles de decisión
3. – Naive Bayes
4. Clustering
5. – K-means
6. – EM
7. Asociacion
8. – A priori

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CONSOLIDACIÓN DE DATA MINING.

1. Presentación de un caso practico
2. Aplicación del proceso CRISP-Dm
3. Elaboración de un plan de proyecto