Introducción a la minería de datos

Introducción a la minería de datos

Introducción a la minería de datos

Con los rápidos avances en la tecnología de la información, se observa un crecimiento explosivo en la generación de datos y en las capacidades de recopilación de datos en todos los ámbitos. En el mundo de los negocios, los minoristas y el comercio electrónico han generado bases de datos muy grandes sobre transacciones comerciales. También se ha generado una enorme cantidad de datos científicos en varios campos. Un ejemplo es el proyecto del genoma humano, que ha acumulado gigabytes de datos sobre el código genético humano. Otro ejemplo es la World Wide Web, con miles de millones de páginas web con información textual y multimedia que utilizan millones de personas. El análisis de enormes conjuntos de datos que puedan ser comprendidos y utilizados con eficacia sigue siendo un problema difícil. La minería de datos aborda este problema proporcionando técnicas y programas informáticos para automatizar el análisis y la exploración de conjuntos de datos grandes y complejos. La investigación sobre minería de datos se lleva a cabo en una gran variedad de campos, como la estadística, la informática, el aprendizaje automático, la gestión de bases de datos y la visualización de datos, por nombrar algunos.

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La minería de datos es el proceso de descubrir información procesable a partir de grandes conjuntos de datos. La minería de datos utiliza el análisis matemático para derivar patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no pueden descubrirse mediante la exploración tradicional de datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiados datos.

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La construcción de un modelo de minería forma parte de un proceso más amplio que incluye desde la formulación de preguntas sobre los datos y la creación de un modelo para responder a esas preguntas, hasta el despliegue del modelo en un entorno de trabajo. Este proceso puede definirse mediante las siguientes seis etapas básicas:

El proceso ilustrado en el diagrama es cíclico, lo que significa que la creación de un modelo de minería de datos es un proceso dinámico e iterativo. Después de explorar los datos, es posible que descubra que los datos son insuficientes para crear los modelos de minería adecuados y que, por lo tanto, tenga que buscar más datos. También es posible que construya varios modelos y luego se dé cuenta de que los modelos no responden adecuadamente al problema que definió, y que por lo tanto debe redefinir el problema. Es posible que tenga que actualizar los modelos después de haberlos implantado porque se dispone de más datos. Es posible que haya que repetir cada paso del proceso muchas veces para crear un buen modelo.

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La minería de datos es un proceso de extracción y descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos que implica métodos en la intersección del aprendizaje automático, la estadística y los sistemas de bases de datos[1]. La minería de datos es un subcampo interdisciplinario de la informática y la estadística con el objetivo general de extraer información (con métodos inteligentes) de un conjunto de datos y transformar la información en una estructura comprensible para su uso posterior. [1][2][3][4] La minería de datos es la etapa de análisis del proceso de “descubrimiento de conocimiento en bases de datos”, o KDD (Knowledge Discovery in Database)[5] Además de la etapa de análisis en bruto, también implica aspectos de gestión de bases de datos y datos, preprocesamiento de datos, consideraciones de modelo e inferencia, métricas de interés, consideraciones de complejidad, posprocesamiento de estructuras descubiertas, visualización y actualización en línea[1].

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El término “minería de datos” es un término erróneo, ya que el objetivo es la extracción de patrones y conocimientos a partir de grandes cantidades de datos, no la extracción (minería) de los datos en sí[6]. También es una palabra de moda[7] y se aplica con frecuencia a cualquier forma de procesamiento de datos o información a gran escala (recopilación, extracción, almacenamiento, análisis y estadística), así como a cualquier aplicación de sistema informático de apoyo a la toma de decisiones, incluida la inteligencia artificial (por ejemplo, el aprendizaje automático) y la inteligencia empresarial. El libro Data mining: Practical machine learning tools and techniques with Java[8] (que cubre principalmente material de aprendizaje automático) iba a llamarse originalmente sólo Practical machine learning, y el término minería de datos sólo se añadió por razones de marketing[9] A menudo los términos más generales (a gran escala) análisis de datos y analítica -o, cuando se refiere a los métodos reales, inteligencia artificial y aprendizaje automático- son más apropiados.

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Introducción a la minería de datos presenta los conceptos y algoritmos fundamentales para aquellos que aprenden la minería de datos por primera vez. Cada concepto se explora a fondo y se apoya en numerosos ejemplos. El texto sólo requiere una modesta formación en matemáticas.    Cada uno de los temas principales está organizado en dos capítulos, comenzando con los conceptos básicos que proporcionan los antecedentes necesarios para entender cada técnica de minería de datos, seguidos de conceptos y algoritmos más avanzados.      CitasEste libro ofrece una cobertura completa de importantes técnicas de minería de datos.  Se proporcionan numerosos ejemplos para ilustrar con lucidez los conceptos clave.-Sanjay Ranka, Universidad de Florida En mi opinión, este es actualmente el mejor libro de texto de minería de datos en el mercado. Me gusta la amplia cobertura que abarca todas las principales técnicas de minería de datos, incluyendo la clasificación, la agrupación y la minería de patrones (reglas de asociación).-Mohammed Zaki, Rensselaer Polytechnic Institute

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