Instituto Tecnológico y de
Estudios Superiores de Monterrey
Campus San Luis Potosí
OBJETIVO: El alumno será capaz de comprender el minado de
datos en el contexto de la empresa, desarrollando habilidades para la selección
e implementación de esta tecnología de información.
I INTRODUCCIÓN AL DATAMINING.
¿Qué es Datamining?
¿Por qué Dataminig?
Importancia en los negocios.
Revisión dela Industria del
Dataminig.
Caso.
II METODOLOGÍA DEL DATAMINIG.
Proceso del Minado de Datos.
Técnicas de Análisis de
Datos.
Estadísticas.
Árboles de Decisión.
Culstering y Clasificación.
Algoritmos Genéticos.
Neural Networks.
III SOFTWARE DATAMINIG
Selección de herramientas.
Introducción a la
herramienta.
Utilización de la
herramienta.
Desarrollo de un problema
con la herramienta.
Market Basket Análisis.
Data Mining Techniques,
Michael J Berry – Gordon Linoff
Wiley Computer Publishing.
Data WareHosusing, Data Minig & OLAP
Alex Berson – Stephen J. Smith
McGrawHill Series on Data Management.