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Karim Pichara Baksai
En este curso, aprenderás de manera gradual y práctica los conceptos básicos de Minería de Datos, junto a los algoritmos más utilizados hoy en día. Al finalizar el curso, serás capaz de entender la importancia de manejar la información y de explorar por ti mismo distintas bases de datos reales. Este curso es el primer paso para convertirte en un/a profesional con habilidades básicas de un científico de datos o Data Scientist, de manera tal que puedas abrirle la puerta al futuro.
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Syllabus
Reglas de Asociación
Algoritmos de Clasificación I
Algoritmos de Clasificación II
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Métricas de Evaluación de Clasificación
Algoritmos de Clustering
Good to know
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Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Desarrolla habilidades básicas de un científico de datos o Data Scientist
Enseña conceptos fundamentales y algoritmos en Minería de Datos
Ofrece una introducción gradual y práctica a la Minería de Datos
Proporciona herramientas para explorar bases de datos reales
Da una base sólida para comprender la importancia de la gestión de datos
Requiere conocimientos previos en estadística y programación
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Introducción a la minería de datos práctica
Este curso de introducción a la minería de datos proporciona una base sólida para comprender y aplicar algoritmos de minería de datos para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Es particularmente efectivo para aquellos sin conocimiento previo, ya que ofrece explicaciones claras y ejemplos ilustrativos. Si bien las demostraciones prácticas con RapidMiner son útiles, la calidad del video en algunos casos puede dificultar el seguimiento de los pasos.
El uso de RapidMiner para demostraciones prácticas proporciona una experiencia práctica con un software de minería de datos.
"Si bien las demostraciones prácticas con RapidMiner son útiles..."
Los ejemplos prácticos ayudan a reforzar los conceptos cubiertos en las lecciones teóricas.
"El curso ofrece explicaciones claras y ejemplos ilustrativos."
El curso proporciona una base integral de conceptos y algoritmos de minería de datos, lo que lo hace adecuado para principiantes.
"Este curso de introducción a la minería de datos proporciona una base sólida para comprender y aplicar algoritmos de minería de datos para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos."
Algunos videos de demostración práctica tienen problemas de calidad de video que dificultan el seguimiento de los pasos.
"...la calidad del video en algunos casos puede dificultar el seguimiento de los pasos."
Activities
Be better prepared
before
your course. Deepen your understanding
during
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after
it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered
in Introducción a la Minería de Datos with these
activities:
Refrescar conocimientos básicos de matemáticas
Show steps
Repasar los conceptos básicos de matemáticas te ayudará a comprender mejor los algoritmos y técnicas de Minería de Datos.
Show steps
-
Revisar apuntes o libros de texto de matemáticas básicas.
-
Resolver ejercicios y problemas de práctica.
Revise Clustering Concepts via Video Tutorials
Show steps
Enhance your understanding of clustering algorithms through guided video tutorials.
Browse courses on
Clustering Algorithms
Show steps
-
Search for video tutorials on clustering algorithms.
-
Select tutorials that provide clear explanations and examples.
-
Take notes while watching the videos, focusing on key concepts and applications.
-
Pause and rewind the videos as needed to reinforce your understanding.
Participate in Peer Study Groups for Association Rule Mining
Show steps
Deepen your understanding of association rule mining through peer discussions and problem-solving.
Browse courses on
Association Rule Mining
Show steps
-
Find or create a study group with peers who are interested in association rule mining.
-
Set regular meeting times to discuss course topics, solve problems, and share insights.
-
Take turns presenting on different aspects of association rule mining, such as algorithms or applications.
-
Collaborate on projects or assignments related to association rule mining.
Two other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all five activities
Ejercicios de práctica sobre técnicas de Minería de Datos
Show steps
Realizar ejercicios repetitivos te ayudará a reforzar tu comprensión de las técnicas de Minería de Datos y a mejorar tus habilidades prácticas.
Browse courses on
Clustering
Show steps
-
Resolver ejercicios y problemas de práctica de diferentes fuentes.
-
Revisar soluciones y compararlas con las tuyas.
-
Identificar áreas de mejora y practicar más.
Compilar y organizar materiales de estudio
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Organizar y revisar tus notas, tareas y materiales de estudio te ayudará a consolidar tu aprendizaje y a prepararte mejor para las evaluaciones.
Show steps
-
Recopilar todas las notas, diapositivas y materiales de clase.
-
Organizar los materiales por tema o unidad.
-
Revisar periódicamente los materiales para reforzar tu comprensión.
Refrescar conocimientos básicos de matemáticas
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- Resolver ejercicios y problemas de práctica.
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- Search for video tutorials on clustering algorithms.
- Select tutorials that provide clear explanations and examples.
- Take notes while watching the videos, focusing on key concepts and applications.
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- Take turns presenting on different aspects of association rule mining, such as algorithms or applications.
- Collaborate on projects or assignments related to association rule mining.
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Ejercicios de práctica sobre técnicas de Minería de Datos
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Realizar ejercicios repetitivos te ayudará a reforzar tu comprensión de las técnicas de Minería de Datos y a mejorar tus habilidades prácticas.
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- Resolver ejercicios y problemas de práctica de diferentes fuentes.
- Revisar soluciones y compararlas con las tuyas.
- Identificar áreas de mejora y practicar más.
Compilar y organizar materiales de estudio
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Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists are responsible for collecting and analyzing large datasets. They use their findings to help businesses make better decisions. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Machine Learning Engineer
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Machine Learning Engineers are responsible for developing and deploying machine learning models. They use their skills in data analysis to help businesses improve their efficiency and profitability. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Business Analyst
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Business Analysts are responsible for understanding the needs of a business and developing solutions to meet those needs. They use their skills in data analysis to help businesses improve their efficiency and profitability. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Operations Research Analyst
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Operations Research Analysts are responsible for using mathematical and statistical methods to solve business problems. They use their skills in data analysis to help businesses improve their efficiency and profitability. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Statistician
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Statisticians are responsible for collecting, analyzing, and interpreting data. They use their skills to help businesses make better decisions. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Software Engineer
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Software Engineers are responsible for designing, developing, and testing software applications. They use their skills in data analysis to help businesses improve their efficiency and profitability. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Data Analyst
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Data Analysts are responsible for analyzing data to identify trends and patterns. They use their findings to help businesses improve their operations. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Database Administrator
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Database Administrators are responsible for managing and maintaining databases. They use their skills in data analysis to help businesses improve their efficiency and profitability. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts are responsible for analyzing financial data to identify trends and patterns. They use their findings to help businesses make better investment decisions. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Marketing Analyst
Marketing Analyst
Marketing Analysts are responsible for analyzing marketing data to identify trends and patterns. They use their findings to help businesses improve their marketing campaigns. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Risk Analyst
Risk Analyst
Risk Analysts are responsible for identifying and assessing risks. They use their findings to help businesses make better decisions about how to manage risk. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Data Engineer
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Data Engineers are responsible for building and maintaining data pipelines. They use their skills in data analysis to help businesses improve their efficiency and profitability. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Quantitative Analyst
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Quantitative Analysts are responsible for using mathematical and statistical methods to analyze financial data. They use their findings to help businesses make better investment decisions. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Actuary
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Actuaries are responsible for using mathematical and statistical methods to assess risk. They use their findings to help businesses make better decisions about insurance and other financial products. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
Auditor
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Auditors are responsible for reviewing and evaluating financial records. They use their skills in data analysis to help businesses ensure that their financial records are accurate and compliant with regulations. The Pontificia Universidad Católica de Chile's Introducción a la Minería de Datos may be useful. This course teaches the basics of data mining, including how to collect, clean, and analyze data. It also covers a variety of data mining algorithms, such as association rules, classification algorithms, and clustering algorithms.
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Este libro es un texto clásico sobre minería de datos, que cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos más avanzados. Es una lectura esencial para cualquiera que quiera profundizar en la minería de datos.
Este libro es una introducción integral al aprendizaje automático, que cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos más avanzados. Es una lectura esencial para cualquiera que quiera aprender sobre aprendizaje automático.
Este libro es un texto clásico sobre reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, que cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos más avanzados. Es una lectura esencial para cualquiera que quiera profundizar en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático.
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Este libro es un texto clásico sobre aprendizaje profundo, que cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos más avanzados. Es una lectura esencial para cualquiera que quiera aprender sobre aprendizaje profundo.
Este libro es una introducción integral a la minería de datos para inteligencia empresarial, que cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos más avanzados. Es una lectura esencial para cualquiera que quiera aprender sobre minería de datos para inteligencia empresarial.
Este libro es una introducción integral a la minería de datos con R, que cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos más avanzados. Es una lectura esencial para cualquiera que quiera aprender sobre minería de datos con R.
Este libro es una introducción integral a Python para el análisis de datos, que cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos más avanzados. Es una lectura esencial para cualquiera que quiera aprender sobre Python para el análisis de datos.
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Este libro es una introducción integral a SQL para el análisis de datos, que cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos más avanzados. Es una lectura esencial para cualquiera que quiera aprender sobre SQL para el análisis de datos.
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Este libro es una introducción integral a Spark para la ciencia de datos, que cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos más avanzados. Es una lectura esencial para cualquiera que quiera aprender sobre Spark para la ciencia de datos.
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