Minería de datos
Aprende a extraer conocimiento útil de los datos con las técnicas fundamentales de la minería de datos. Es un curso de nivel de grado en ingeniería: cada algoritmo se explica desde dentro, se resuelve a mano con ejemplos pequeños y se programa en Python, de los clasificadores por vecindad, los árboles de decisión y los modelos bayesianos a la combinación de clasificadores, el clustering, los algoritmos genéticos y las redes neuronales. El último módulo lo aplica todo con el banco de trabajo Weka y con R y caret.
Qué incluye: 12 temas y 6 entregas evaluables
- Módulo 1 · Fundamentos y clasificación — Tema 1 Introducción a la minería de datos · Tema 2 Clasificación con k vecinos más próximos · Tema 3 Evaluación de clasificadores · Tema 4 Árboles de decisión · Práctica 1: clasificación y evaluación
- Módulo 2 · Modelos probabilísticos y combinación — Tema 5 Clasificadores bayesianos · Tema 6 Combinación de clasificadores · Tema 7 Selección de variables · Práctica 2: modelos bayesianos, combinación y selección de variables
- Módulo 3 · Aprendizaje no supervisado y otros paradigmas — Tema 8 Algoritmos de clustering · Tema 9 Algoritmos genéticos · Tema 10 Introducción a las redes neuronales · Práctica 3: clustering y optimización genética
- Módulo 4 · Minería de datos con Weka y con R — Tema 11 Weka: explorar, filtrar, clasificar y comparar algoritmos · Práctica 4: laboratorios con Weka · Tema 12 Minería de datos en R con caret · Práctica 5: abandono de clientes con caret (R)
- Cierre — Proyecto final: un proyecto completo de minería de datos
Cada tema trae un PDF propio, un notebook de entrenamiento con ejercicios autocorregibles y su solución, y una autoevaluación que desbloquea lo siguiente.
Trabajarás en Python con pandas y scikit-learn, en local o en Google Colab (sin necesidad de GPU), y en el módulo 4 con Weka y con R. Dedicación estimada: 170 horas de trabajo, más una hora de presentación (unas 10 horas semanales durante 18 semanas). Requisitos: programación básica en Python, y estadística, probabilidad y álgebra lineal de primeros cursos de grado. Su continuación natural es el curso Minería de datos avanzada, de nivel de máster.