OBJETIVO GENERAL
Esta asignatura da 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.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
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 o descriptivos.
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, su potencial, su costo computacional y sus limitaciones de representación y de inteligibilidad.
Elegir, para un problema concreto, qué técnicas de minería de datos son más apropiadas.
Generar los modelos y patrones elegidos utilizando una herramienta o paquete de minería de datos.
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.