apuntes de Minería de datos
17 apuntes de 16 usuarios
Esta página de GoConqr reúne más de 10 apuntes de nivel universitario sobre minería de datos, desde conceptos y tareas hasta KDD y clustering. Son materiales creados por usuarios para estudiantes universitarios que repasan estos temas y profesores que buscan recursos para sus clases. Explora los apuntes y elige un tema para empezar.
Elige un tema
- Proceso KDD136
- Metodologías CRISP-DM y SEMMA75
- Preprocesamiento y calidad de datos42
- Técnicas y algoritmos de minería de datos114
- Clasificación y predicción14
- Agrupamiento o clustering13
- Herramientas de minería de datos11
- Minería de textos16
- Análisis de sentimientos13
- Minería web y multimedia14
- Big data y minería de datos9
- Inteligencia de negocios y almacenes de datos17
- Aplicaciones de la minería de datos17
- Minería de datos educativa13
Apuntes
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Conceptos Big data Mineria de datos - creado desde un Mapa Mental MINERIA DE DATOS big DATA Ciencia de los datos
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Minería de datos Concepto La minería de datos es la exploración y análisis de grandes cantidades de datos, con el objetivo de encontrar patrones y reglas significativas, su propósito es descubrir, extraer y almacenar información relev...
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Aplicaciones de minería de datos Y alcance de la característica - creado desde un Mapa Mental definicion 2. La tarea de minería de datos 3. Tipos de sistemas de minería de datos:
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KDD(Descubrimiento de Conocimiento en Base de Datos) - creado desde un Mapa Mental Integración y Recopilación de Datos Selección Limpieza y transformación Minería de Datos
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Minería de datos Minería de datos Así como se pueden extraer metales valiosos de las minas, así se pueden extraer datos valiosos entre una gran cantidad de información. Ítem Una cosa, como puede ser un producto: Cerveza, pañales, lech...
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MINERIA DE DATOS - created from Mind Map Dio origen a: Proceso a llevar a cabo: Explorar Datos
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Data Mining and Data Warehouse - created from Mind Map Data Minig Data Warehousing Data Warehouse
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DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO EN BD (KDD) - creado desde un Mapa Mental Knowledge Discovery in Databases (KDD) se combinan descubrimiento y análisis. preprocesar los datos, hacer minería de datos (data mining) y presentar resultados
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Teoria: Mineria de Datos La minería de datos o exploración de datos (es la etapa de análisis de "Knowledge Discovery in Databases" o KDD) es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en gran...
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MINERIA DE DATOS - creado desde un Mapa Mental El termino mineria de datos se acuño desde los años 1990. Esta comprendida por : permite:
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Procesamiento de datos Los datos limpios son la clave para asegurarse de que sus datos tienen integridad antes de analizarlos. La limpieza y el procesamiento de los datos es una parte del proceso general de análisis de datos. El primer paso...
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Minería de Datos - creado desde un Mapa Mental Tareas Proceso Algoritmos Predictivos
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Clustering y k-means Análisis de Clúster (Clustering) Es una colección de objetos de datos: similares entre sí dentro del mismo clúster, pero diferente entre los demás Se agrupa en dos: Agrupamiento jerárquico: Agrupamie...
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Minería de datos - created from Mind Map Técnicas de la minería de datos Herramientas de software de la mineria de datos El proceso de la mineria de datos
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KDD KNOWLEDGE DISCOVERY FROM DATABASES - created from Mind Map Proceso para identificar patrones válidos y novedosos Propiedades al conocimiento son: Fases
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Datamining (minería de datos) - creado desde un Mapa Mental Conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática Procesos: 1. Selección del conjunto de datos 2. Analisis de las propiedades de datos 3. Transforma...
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Tareas de la minería de datos - creado desde un Mapa Mental Clasificacion Agrupación Asociación
Más recursos de Minería de datos
Sobre apuntes de minería de datos
GoConqr OriginalMinería de datos apuntes: qué incluyen
Los apuntes de esta página presentan conceptos, procesos y tareas de minería de datos. Algunos proceden de mapas mentales y organizan el contenido en apartados breves. Entre los temas figuran la clasificación, la agrupación, la asociación y la regresión, además del descubrimiento de conocimiento en bases de datos o KDD.
Cómo usarlos para repasar
Un punto de partida es «Minería de datos», que introduce el concepto y la búsqueda de patrones. Después, los apuntes sobre tareas de minería de datos permiten repasar distintos tipos de tareas. Para relacionarlas con un proceso más amplio, consulta los apuntes sobre KDD, que incluyen selección, limpieza y transformación de datos.
Al leer, compara los apartados de cada apunte y anota los conceptos que quieras revisar. Si necesitas comprobar lo aprendido o ver las relaciones de forma visual, la página de la unidad también ofrece cuestionarios y mapas mentales. Elige un apunte y combínalo con otro formato para continuar el repaso.
Preguntas frecuentes
¿Con qué apuntes puedo empezar?
«Minería de datos» ofrece una introducción al concepto y a la búsqueda de patrones. Después puedes consultar los apuntes sobre tareas de minería de datos, que reúnen clasificación, agrupación, asociación y regresión. La página también incluye apuntes sobre KDD para situar la minería dentro de un proceso más amplio.
¿Qué temas de KDD aparecen en los apuntes?
Los apuntes sobre descubrimiento de conocimiento en bases de datos incluyen etapas como la selección, limpieza y transformación de datos, la minería de datos y la evaluación e interpretación. Otro recurso sobre KDD menciona el preprocesamiento y la presentación de resultados. Ambos permiten repasar el proceso por apartados.
¿Son gratuitos los apuntes de esta página?
Sí. Todos los apuntes de la lista se pueden abrir y estudiar gratis, sin cuenta. Los han creado usuarios de GoConqr. Una cuenta gratuita permite, además, guardar las puntuaciones de los cuestionarios y crear tus propios cuestionarios, mapas mentales, fichas y apuntes.