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Cursos de Data/Cursos de Machine Learning/Curso Minería de Datos con Weka

Curso Minería de Datos con Weka: Análisis Predictivo

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Aprende los fundamentos y técnicas avanzadas de minería de datos con Weka, y adquiere las habilidades necesarias para aplicarlos en proyectos del mundo real.

Este curso proporciona una introducción completa a la minería de datos con Weka, centrándose en los aspectos teóricos y prácticos de esta disciplina. A lo largo del curso, los participantes aprenderán los conceptos fundamentales de la minería de datos, explorarán las diversas técnicas de preprocesamiento y selección de atributos en Weka, y adquirirán habilidades prácticas en el uso de algoritmos de clasificación, agrupamiento y reglas de asociación. Además, se enseñará a interpretar y visualizar los resultados obtenidos en Weka para la toma de decisiones basada en datos. Este curso está diseñado tanto para principiantes en minería de datos como para aquellos con experiencia previa que deseen profundizar sus conocimientos y aplicarlos en proyectos del mundo real. Al finalizar el curso, los participantes estarán preparados para utilizar Weka de manera efectiva en proyectos de minería de datos, identificando patrones, tomando decisiones informadas y obteniendo información valiosa a partir de los datos.

Análisis predictivo con Weka

A quién va dirigido nuestro curso de Minería de Datos con Weka

Profesionales, con experiencia desarrollando con Java, interesados en adquirir conocimientos sólidos en minería de datos utilizando Weka como herramienta principal

Objetivos de nuestro curso de Minería de Datos con Weka

Comprender los fundamentos de la minería de datos y su importancia en la toma de decisiones
Dominar el uso de Weka como herramienta de minería de datos para realizar análisis y modelado
Aprender técnicas de preprocesamiento de datos y selección de atributos en Weka
Aplicar algoritmos de clasificación, agrupamiento y reglas de asociación en proyectos de minería de datos con Weka
Interpretar y visualizar los resultados obtenidos en Weka para la toma de decisiones basada en datos

Qué vas a aprender en nuestro curso de Minería de Datos con Weka

Requisitos de nuestro curso de Minería de Datos con Weka

Conocimientos básicos de estadística y análisis de datos y experiencia desarrollando con Java (11 o superior)
Se requiere la instalación previa de Weka, Git, Visual Studio Code y JDK (11 o superior)
Tener un equipo con acceso a un usuario con permisos de instalación y conexión estable a Internet

Contenido del curso

tema 1

Introducción a la minería de datos con Weka

¿Qué es la minería de datos?
Importancia y aplicaciones de la minería de datos
Introducción a Weka y su papel en la minería de datos
Instalación y configuración de Weka
Exploración del entorno de Weka

tema 2

Preparación de datos para minería con Weka

Exploración y análisis de datos
Limpieza y preprocesamiento de datos
Eliminación de valores atípicos
Manejo de valores faltantes
Remuestreo y balanceo de conjuntos de datos
Normalización y estandarización de atributos
Discretización de atributos numéricos
Manipulación de atributos y selección de características
Transformación y creación de atributos
Reducción de dimensionalidad
Selección de características relevantes
Binning y discretización de atributos

tema 3

Modelado y evaluación en Weka

Concepto de modelos y algoritmos de minería de datos
Selección de algoritmos en Weka
Entrenamiento de modelos en Weka
Algoritmos de clasificación
Algoritmos de regresión
Algoritmos de agrupamiento
Algoritmos de asociación
Validación y evaluación de modelos
Validación cruzada
Conjunto de entrenamiento y prueba
Métricas de evaluación de modelos
Curvas ROC y matriz de confusión

tema 4

Clasificación en Weka

Concepto de clasificación y sus aplicaciones
Algoritmos de clasificación en Weka
Árboles de decisión (J48, RandomTree)
Naive Bayes
Máquinas de vectores de soporte (SVM)
K-vecinos más cercanos (k-NN)
Evaluación de modelos de clasificación
Precisión, sensibilidad y especificidad
Curvas de aprendizaje y validación

tema 5

Agrupamiento en Weka

Concepto de agrupamiento y sus aplicaciones
Algoritmos de agrupamiento en Weka
K-means
DBSCAN
EM (Expectation-Maximization)
MeanShift
Evaluación de modelos de agrupamiento
Índice de calidad de los grupos
Coeficiente de silueta
Visualización de resultados de agrupamiento

tema 6

Reglas de asociación en Weka

Concepto de reglas de asociación y sus aplicaciones
Algoritmos de reglas de asociación en Weka
Apriori
FP-Growth
Eclat
Evaluación y selección de reglas de asociación
Soporte, confianza y lift
Filtrado y ranking de reglas
Visualización de reglas de asociación

tema 7

Análisis de atributos en Weka

Medidas de importancia de atributos
Ganancia de información (Information Gain)
Ganancia de ratio (Gain Ratio)
Importancia de atributos en árboles de decisión
Correlación y análisis de atributos
Reducción de dimensionalidad con PCA

tema 8

Validación cruzada y selección de modelos en Weka

Técnicas de validación cruzada en Weka
K-fold cross-validation
Leave-one-out cross-validation
Stratified cross-validation
Repeated cross-validation
Optimización de parámetros de modelos en Weka
Búsqueda de hiperparámetros
Grid search y random search
Ajuste automático de parámetros
Ensembles y combinación de modelos

tema 9

Evaluación y mejora de modelos en Weka

Análisis de errores y matrices de confusión
Técnicas de mejora de modelos en Weka
Eliminación de sobreajuste (overfitting)
Regularización y penalización de modelos
Optimización de umbrales y pesos
Tratamiento de desequilibrio de clases
Optimización de hiperparámetros en modelos de Weka
Ajuste de parámetros con validación cruzada
Uso de herramientas externas (GridSearchCV, Optunity)

tema 10

Integración de Weka en proyectos del mundo real

Proceso de implementación de modelos en producción
Diseño de flujos de trabajo en Weka
Construcción de pipelines de datos
Integración con bases de datos y sistemas externos
Despliegue y monitoreo de modelos en Weka
Exportación y serialización de modelos
Servicios web y APIs para modelos de Weka
Monitoreo y actualización de modelos en producción
Consideraciones y buenas prácticas en la implementación de Weka en proyectos reales
Escalabilidad y rendimiento
Mantenibilidad y actualización de modelos
Seguridad y privacidad de datos

tema 11

Técnicas avanzadas en Weka

Aprendizaje automático en Weka
Algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning)
Redes neuronales artificiales en Weka
Algoritmos genéticos en Weka
Procesamiento de texto y minería de datos no estructurados con Weka
Extracción de características en texto
Análisis de sentimiento y clasificación de textos
Detección de temas y generación de resúmenes
Aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje activo en Weka
Métodos de etiquetado semi-supervisado
Muestreo activo para selección de instancias
Uso de modelos auxiliares en aprendizaje semi-supervisado
Casos de uso y buenas prácticas en técnicas avanzadas con Weka
Aplicaciones en imagen y procesamiento de señales
Análisis de redes sociales y recomendación de contenido
Predicción de series temporales y detección de anomalías

tema 12

Análisis y visualización de resultados en Weka

Herramientas de análisis y visualización en Weka
Explorador de resultados de Weka
Gráficos y diagramas interactivos
Visualización de árboles de decisión y reglas de asociación
Interpretación de resultados y toma de decisiones
Análisis de características y patrones encontrados
Extracción de conocimiento de los resultados
Interpretación de modelos y reglas generadas
Generación de informes y presentación de resultados en Weka
Creación de informes automáticos
Exportación de resultados a formatos comunes
Comunicación efectiva de los resultados a los interesados

tema 13

Ética y privacidad en la minería de datos con Weka

Consideraciones éticas en la minería de datos
Privacidad de datos personales
Sesgos y discriminación algorítmica
Transparencia y explicabilidad de modelos
Privacidad y protección de datos en la minería de datos
Leyes y regulaciones de protección de datos
Anonimización y enmascaramiento de datos sensibles
Evaluación de impacto en la protección de datos
Responsabilidad y transparencia en el uso de Weka
Registro y documentación de procesos de minería de datos
Cumplimiento de políticas y regulaciones
Uso responsable y ético de los resultados de Weka

tema 14

Proyecto final

Diseño y planteamiento del proyecto final
Recopilación y preparación de datos para el proyecto
Desarrollo e implementación de un modelo de minería de datos con Weka
Evaluación y mejora del modelo
Presentación y demostración del proyecto final

Preguntas Frecuentes de Minería de Datos con Weka

¿Cuáles son los beneficios del curso Minería de Datos con Weka?

Al completar el curso, los participantes adquirirán un sólido conocimiento en minería de datos, incluyendo la capacidad de preprocesar, visualizar y analizar grandes volúmenes de datos utilizando Weka. Esto puede mejorar significativamente la toma de decisiones basada en datos en sus organizaciones.

¿El curso de Minería de Datos con Weka se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso es bonificable a través de FUNDAE (Fundación Estatal para la Formación en el Empleo), permitiendo a las empresas reducir los costos de formación de su personal. Se recomienda consultar con el área de recursos humanos para gestionar esta bonificación adecuadamente.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Minería de Datos con Weka?

El curso se imparte en dos modalidades: online y en aula virtual personalizada. Ambas opciones permiten a los participantes seguir el curso de manera flexible y adaptada a sus necesidades.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Minería de Datos con Weka?

Los participantes desarrollarán habilidades en preprocesamiento de datos, aplicación de técnicas de minería de datos como clasificación, clustering y regresión, y el uso de la herramienta Weka para estos fines. También aprenderán a interpretar los resultados obtenidos para la toma de decisiones empresariales.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Minería de Datos con Weka?

Para inscribirte, debes rellenar los formularios que aparecen en la web de Imagina Formación. Una vez completado el formulario, el equipo de soporte se pondrá en contacto contigo para confirmar tu inscripción y proporcionarte detalles adicionales.