La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa de grandes conjuntos de datos.

Dada la evolución de las tecnologías de almacenamiento de datos y el crecimiento de big data, la adopción de técnicas de minería de datos se ha acelerado rápidamente en las últimas dos décadas, ayudando a las empresas a convertir los datos sin procesar en conocimientos prácticos.

Sin embargo, incluso a medida que la tecnología evoluciona para manejar datos a gran escala, los líderes enfrentan desafíos en cuanto a escalabilidad y automatización.

La minería de datos mejora la toma de decisiones organizacionales a través del análisis de datos perspicaces.

Las técnicas de minería de datos que respaldan estos análisis se pueden dividir en dos propósitos principales: pueden describir el conjunto de datos de destino o pueden usar algoritmos de aprendizaje automático para predecir resultados.

Estos métodos se utilizan para organizar y filtrar datos, mostrando la información más interesante, desde la detección de fraudes hasta comportamientos de usuarios, cuellos de botella e incluso brechas de seguridad.

Cuando se combina con herramientas de análisis y visualización de datos, como Apache Spark , profundizar en el mundo de la minería de datos nunca ha sido tan fácil y extraer información relevante nunca ha sido tan rápido.

Los avances dentro de la inteligencia artificial solo continúan acelerando la adopción en todas las industrias.

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Minería de datos y descubrimiento de conocimiento

Aprenda a descubrir conocimiento en los datos a través de la minería de datos.

La minería de datos ha surgido recientemente como un importante campo de investigación y aplicaciones. Con el objetivo de extraer conocimiento útil e interesante de grandes repositorios de datos, como bases de datos y la Web, la minería de datos integra técnicas de los campos de las bases de datos, las estadísticas y la IA.

Lo que aprenderás

• Aplicar las técnicas de agrupamiento para encontrar agrupaciones dentro de los datos
• Usar las técnicas de clasificación para llevar a cabo la clasificación y la predicación.
• Utilice el conocimiento de la minería de patrones de frecuencia para descubrir patrones a partir de los datos.
• Aprenda técnicas de almacenamiento de datos para el análisis de datos.

Este curso es ofrecido por Raymond Chi-Wing Wong

Raymond Chi-Wing Wong es profesor de Ciencias de la Computación e Ingeniería (CSE) de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong (HKUST). Sus intereses de investigación incluyen bases de datos, minería de datos y ciencia de datos. 

Obtuvo todos los tipos de premios de enseñanza en su universidad entre todos los premios elegibles (es decir, el premio de enseñanza básica común, el premio de enseñanza a nivel escolar y el premio de enseñanza a nivel universitario).

El curso se encuentra disponible en edX.

¿Qué es edX?

EdX es un proveedor de educación en línea que ofrece cursos en línea, conocidos popularmente como MOOC o Massive Open Online Courses, de las mejores universidades y otras instituciones de todo el mundo.

Actualmente, edX cuenta con un catálogo de más de 2650 cursos en línea creados por estos socios.

Los cursos de EdX consisten en conferencias en video pregrabadas que puede ver en un horario semanal o cuando sea conveniente para usted.

También tienen lecturas, foros de discusión de estudiantes, tareas / asignaciones y pruebas o exámenes en línea.

¿Cómo me registro al curso?

Antes de que te registres en un curso debes saber que para poder unirte a un curso en edX existen dos modalidades, la de pago y gratuita.

Cada una con sus ventajas y desventajas que te listamos a continuación:

Si quieres un certificado de finalización y acceso a las evaluaciones y exámenes te recomendamos elegir la opción de paga, si por el contrario deseas o obtenerlo de manera gratuita puedes elegir la opción de auditoria (sin certificado),.

Si quieres acceder al curso de manera completamente gratuita puedes hacerlo dando clic al botón de abajo.

Recuerda que no existe una fecha limite o cupones de descuento, aun así, debes darte prisa.

Para obtener el curso da clic en el siguiente botón:

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