Minería de Datos con Weka I (Data Mining with Weka)
Discover the exciting world of data mining and learn how to extract useful knowledge from data with this friendly and simple course. Dive into WEKA and predictive modeling!
Brief Summary
This course is your friendly guide to data mining! We'll explore basic techniques, get hands-on with WEKA, and learn how to build and evaluate predictive models—all in a super easy way!
Key Points
- Understand basic data mining techniques
- Learn to use the WEKA tool for predictive modeling
- Evaluate data models effectively
Learning Outcomes
- Grasp core concepts and terminology of data mining
- Identify the best mining techniques for specific problems
- Implement machine learning algorithms step by step
About This Course
Procesamiento y transformación datos, clasificación, minería de datos, weka, Ciencia de los datos, Business Intelligence
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. El contenido del curso es académico y adaptado al curriculum de la asignatura de Minería de datos que se da en las universidades .
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.
Aprender paso a paso y con ejemplos explicativos los siguientes algoritmos de machine learning : Vecinos más Cercanos, Naïve Bayes, Árbol de Decisión y Reglas de Clasificación.
Explorar datos y determinar los atípicos.
Construir y evaluar modelos predictivos a partir de conjunto de datos.
Manejar las diferentes pestañas y funciones de la herramienta de minería de datos WEKA.
Course Curriculum
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Instructor

Ricardo J. G. G.
No me gusto el curso
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Ma H.
Excelente explicación por parte de la instructora.
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Jessica C. M. F.
Falta mucha teoría y se enfoca más en el uso de la herramienta
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Carlos
Excelente explicacion del tema.
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Carles H. M.
El único problema que pudo ver en el curso es lo corto que es, da para más. EL sonido en algunos vídeos, se entiende perfectamente, pero el sonido podría ser mejor y que falta una segunda parte y no parece que la lleguen a hacer.
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José R. R. V.
Muy buen curso, lo recomiendo.
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Anonymized U.
Etse curso me ha sido de gran ayuda para optimizar mi proyecto de emprendimiento, me ha servido para analizar la gran cnatidad de datos que manejo y hacer de ellos decisiones a mi favor.
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Anonymized U.
Fue una buena experiencia indagar ciertas técnicas de minería de datos, aunque se evidencia mucha robusticidad en este ámbito
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Enrique D.
Ejemplos muy sencillos de entender, buena explicación, me sirve para entender como aplicar algoritmos usando WEKA como herramienta
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Jorge
Es bueno, pero se debe actualizar.