DESCRIPCIÓN
Udemy – 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
DATOS TÉCNICOS
Minería de Datos con Weka I (Data Mining with Weka)
Peso: 505 MB | Fecha de la última actualización: 8/2018 | Creado por Masun Nabhan Homsi | Numero de clases: 32 clases |
Duración: 05:05:05 | Español [Generados automáticamente]
REQUISITOS
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.
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.
¿A quién está dirigido?
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.
TEMAS
Introducción a la Minería de Datos
Introducción a Weka
El pasado de los Datos: Exploración de los Datos
Limpieza y Corrección: Preprocesamiento de Datos I (Atributos)
Limpieza y Corrección: Preprocesamiento de Datos II (Instancias)
Construcción Modelos Predictivos: Clasificación
Medir la Calidad del Modelo Predictivo: Evaluación
Proyecto Final
Prueba Final
CAPTURAS
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Dale al enemigo lo que ellos esperan recibir; así serán capaces de discernir y confirmar sus suposiciones. Con esto lograrás que el propio enemigo actúe con patrones de respuesta predecibles que mantendrán a sus estrategas y a sus ejércitos ocupados. Mientras tanto, tú deberás esperar el momento para actuar de un modo que no se pueda anticipar
Caido