MINERÍA DE DATOS
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MINERÍA DE DATOS

LARA TORRALBO, JUAN ALFONSO

30,00 €
28,50 €
IVA incluido
Agotado
Editorial:
CENTRO DE ESTUDIOS FINANCIEROS (PAPEL)
Año de edición:
2014
Materia
Informática
ISBN:
978-84-454-2684-5
Páginas:
296
Encuadernación:
Rústica
30,00 €
28,50 €
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Este libro está especialmente concebido para aquellos estudiantes que deben seguir un curso de iniciación a la minería de datos en la modalidad de enseñanza a distancia.

El texto se compone de diez Unidades didácticas, cada una de las cuales engloba los contenidos teóricos necesarios para la comprensión de las técnicas de minería de datos más relevantes, y una extensa parte práctica, con ejemplos resueltos de forma pormenorizada, además de una serie de ejercicios propuestos con la solución final.

El libro comienza con un tema que introduce los conceptos básicos de la minería de datos. A continuación se presenta el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Tras ello, se estudian las etapas iniciales de dicho proceso y, en la parte central del libro, se muestran las técnicas y algoritmos de minería de datos más utilizados. Finalmente, se analiza la forma de ejecutar un proyecto real de minería de datos.

El autor de esta obra es doctor en Ingeniería Informática y posee una importante experiencia en la docencia universitaria, que ha impartido en diferentes entidades de educación superior, como la Universidad Politécnica de Madrid o la Universidad a Distancia de Madrid (Udima), donde, entre otras, actualmente imparte, en el grado de Ingeniería en Informática, la asignatura de Minería de Datos. Asimismo, la principal área de investigación del autor es, precisamente, la minería de datos.
Sumario:

Prólogo

Unidad didáctica 1. Introducción a la minería de datos

Unidad didáctica 2. El proceso de KDD

Unidad didáctica 3. Modelo de data mining

Unidad didáctica 4. Clasificación: árboles de decisión y redes de neuronas artificiales

Unidad didáctica 5. Clasificación: técnicas bayesianas y técnicas basadas en casos

Unidad didáctica 6. Clustering: técnicas particionales

Unidad didáctica 7. Clustering: técnicas jerárquicas y técnicas basadas en densidad

Unidad didáctica 8. Asociación, regresión y detección de atípicos

Unidad didáctica 9. Minería de datos no convencionales

Unidad didáctica 10. Caso de estudio: aplicación de la minería de datos en el dominio de la medicina

Índice sistemático

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