Minería de datos.

Dificultad (1-4):

1,57

Temática:

Minería de Datos es una asignatura de aplicación de los conocimientos previos que habéis aprendido a Estadística y Bases de Datos y de presentación de algunos de nuevos. Se presentan un conjunto de métodos procedentes de la Inteligencia Artificial, que forman el núcleo esencial de la disciplina conocida como Data Mining. Los conceptos estadísticos son muy útiles en esta asignatura y permitirán evaluar mejor algunas de las técnicas que se estudiarán.

Esta asignatura pretende preparar a futuros analistas de información, los cuales tendrán que descubrir conocimiento en forma de patrones escondidos en cantidades ingentes de datos que hoy en día genera cualquier proceso industrial o económico. Un ejemplo seria prever cómo reaccionará el mercado ante de una campaña de marketing en función de los datos guardados de experiencias anteriores.

Esta asignatura requiere conocimientos básicos de estadística, así como conocimientos de programación y bases de datos. También es necesario ser capaz de leer documentación en inglés

Para cursar esta asignatura hace falta haber superado Estadística y se recomienda haber superado Base de Datos I.

Opiniones Generales:

Opinión 1:
«« Respuesta #6 : 20:08, 12 Julio 2015, » Responder con cita
Yo la hice el semestre anterior.

Mi consejo es coger como una biblia las pacs de otros años, porque las preguntas son las mismas, solo cambian los datos. Se basa en utilizar dos programas para analizar datos, básicamente.

Se supone que son 3 pacs y una prac o 4 pacs y una prac, no recuerdo, pero la prac es exactamente igual que cualquier pac, no os preocupeis. Es un rollo, una pena que una asignatura de la que se podría aprender mucho, apenas introduzca conceptos utiles más allá de los muy básicos.

Suerte»

Tipo de Evaluación:

Esta asignatura sólo puede superarse a partir de la evaluación continua (EC), nota que se combina con una nota de prácticas (Pr) para obtener la nota final de la asignatura. No se prevé hacer ningún examen final o prueba de validación presencial. La fórmula de acreditación de la asignatura es la siguiente: EC + Pr.

Opción para superar la asignatura: EC + Pr

Final de asignatura = Final Continuada (FC) = EC + PR

EC = 50%

Pr = 50%

Notas mínimas:

Pr = 5

En caso de no conseguir la nota mínima en la Pr, la nota obtenida en la fórmula corresponde a la obtenida en la Pr