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!

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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

0 Lectures

Instructor

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4.9 course rating
4K ratings
ui-avatar of Jorge
Jorge
3.0
7 months ago

Es bueno, pero se debe actualizar.

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ui-avatar of Ricardo Javier Gómez Guerra
Ricardo J. G. G.
5.0
10 months ago

No me gusto el curso

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ui-avatar of ma hmc
Ma H.
4.5
1 year ago

Excelente explicación por parte de la instructora.

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ui-avatar of Jessica Carmin Mendiola Fuentes
Jessica C. M. F.
1.0
1 year ago

Falta mucha teoría y se enfoca más en el uso de la herramienta

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ui-avatar of Carlos
Carlos
5.0
1 year ago

Excelente explicacion del tema.

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ui-avatar of Carles H. M.
Carles H. M.
4.0
1 year ago

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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ui-avatar of José Raúl Romero Vidal
José R. R. V.
4.5
1 year ago

Muy buen curso, lo recomiendo.

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ui-avatar of Anonymized User
Anonymized U.
5.0
1 year ago

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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ui-avatar of Anonymized User
Anonymized U.
5.0
1 year ago

Fue una buena experiencia indagar ciertas técnicas de minería de datos, aunque se evidencia mucha robusticidad en este ámbito

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ui-avatar of Enrique Duran
Enrique D.
4.0
2 years ago

Ejemplos muy sencillos de entender, buena explicación, me sirve para entender como aplicar algoritmos usando WEKA como herramienta

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