MINERÍA DE DATOS Análisis de Datos SUSANA SAN MATÍAS

Asignatura
MINERÍA DE DATOS
Materia
Análisis de Datos
Tipo / Semestre / Crétidos ECTS
Obligatoria / Semestre B / 3 créditos ECTS
Profesores
SUSANA SAN MATÍAS IZQUIERDO ([email protected])
MINERÍA DE DATOS
Objetivos:
1.
Reconocer los problemas reales en el ámbito financiero o del
marketing que la minería de datos puede ayudar a resolver
2.
Planificar y diseñar un proyecto de minería de datos
3.
Desarrollar modelos de propensión
4.
Calibrar y evaluar los modelos desarrollados en un proyecto e
interpretar los resultados numéricos obtenidos
5.
Planificar la implantación de los modelos desarrollados y su
integración en los procesos de la empresa
6.
Sintetizar los resultados obtenidos y comunicarlos de forma
clara y concisa
7.
Integrarse en equipos de trabajo multidisciplinares
MINERÍA DE DATOS
Temario:
1. INTRODUCCIÓN
2. ORGANIZACIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS
3. TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS
•
APRENDIZAJE SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO
•
AGRUPACIÓN, CLASIFICACIÓN Y PREDICCIÓN
4. EVALUACIÓN DE MODELOS E IMPLANTACIÓN
5. CASOS DE NEGOCIO
MINERÍA DE DATOS
BIBLIOGRAFÍA :
Berry, M.J.A. y Linoff, G. (1997): Data Mining Techniques: for marketing, sales and customer
support. Wiley & Sons
Berry, M.J.A. y Linoff, G. (2000): Mastering Data Mining: the art and science of customer
relationship management. Wiley & Sons
Cherkassky, V. y Mulier, F. (1998): Learning from Data. Wiley
Giudici, P. (2003): Applied Data Mining: statistical methods for business and industry. Wiley &
Sons
Hand, D.J. (1997): Construction and Assesment of Classification Rules. Wiley
Hand, D.J., Mannila, H. y Smyth, P. (2001): Principles of Data Mining. The MIT Press
Hastie, T., Tibshirani, R. y Friedman, J. (2001): The Elements of Statistical Learning. Springer
MINERÍA DE DATOS
BIBLIOGRAFÍA :
Hernández, J., Ramírez, M.J. y Ferri, C. (2004): Introducción a la Minería de Datos. Pearson
Prentice Hall
Michie, D. y Spiegelhalter, D.J. y Taylor, C.C. (eds.) (1994): Machine Learning, Neuronal and
Statistical Classification. Ellis Horwood
Pérez, C. y Satín, D. (2005): Data Mining: soluciones con Enterprise Miner. Ra-Ma
Ratner, B. (2003): Statistical Modeling and Analysis for Database Marketing: Effective
Techniques for Mining Big Data. CRC Press
Ripley, B.D. (1996): Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press
Trueblood, R.P. Y Lovett, J.N. (2001): Data Mining and Statistical Analysis using SQL. APress
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Sistema de evaluación:
La calificación global de la asignatura estará basada en:
40% Casos prácticos y trabajos de aula
60% Proyecto final de la asignatura