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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASE DE SELECCIÓN EN MINERÍA DE DATOS.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASE DE EXPLORACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASE DE LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.

UNIDAD DIDÁCTICA 5. FASE DE ANÁLISIS DE DATOS.

UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÉCNICAS DE APLICACIÓN.

UNIDAD DIDÁCTICA 7. TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN.

UNIDAD DIDÁCTICA 8. TÉCNICAS DESCRIPTIVAS Y PREDICTIVAS DE CLASIFICACIÓN.

UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN.

UNIDAD DIDÁCTICA 10. TÉCNICAS.

UNIDAD DIDÁCTICA 11. CAMPAÑAS: OFERTAS JUST-IN-TIME.

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
Si trabaja en entornos relacionados con bases de datos y quiere conocer los aspectos esenciales sobre la minería de datos este es su momento, con el Curso de Especialista en Data Mining podrá adquirir los conocimientos necesarios para desarrollar esta función de la mejor manera posible, conociendo las diferentes fases de la minería de datos y las técnicas de evaluación.

Objetivos
- Conocer los aspectos fundamentales sobre la minería de datos. - Aprender las técnicas de aplicación. - Aplicar técnicas descriptivas y predictivas de clasificación. - Desarrollar campañas.
Salidas profesionales
Data mining / Minería de datos / Gestión de bases de datos.
Para qué te prepara
Este Curso de Especialista en Data Mining le prepara para tener una visión amplia y precisa sobre el entorno de la gestión de datos, especializándose en la minería de datos y desarrollando diferentes técnicas para realizar proyectos de data mining profesionales.

A quién va dirigido
El Curso de Especialista en Data Mining está dirigido a todos aquellos profesionales del sector que deseen seguir formándose en la materia, así como a aquellas personas interesadas en especializarse en procesos de data mining.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.
Carácter oficial
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Titulación de curso de data mining

TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings
EUROINNOVA
EURO_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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