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Minería de Datos con SQL Server 2008 R2

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    Online
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    Bonificable
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    Se imparte Online
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    120 Horas

Presentación

Hoy en día el volumen de datos aportado por los diferentes sistemas informáticos crece de forma muy elevada, aunque el conocimiento aportado por los mismos no aumenta de la misma forma dada la dificultad de procesamiento mediante los métodos clásicos.

La Minería de datos engloba un conjunto de técnicas no triviales mediante diferentes herramientas utilizadas, encaminadas a la extracción de forma automática de un mayor conocimiento procesable e implícito en las bases de datos utilizadas. La idea es descubrir información oculta de los datos de cualquier sistema, de forma que gracias a esta tecnología se puedan resolver problemas tanto de predicción, clasificación y segmentación de una manera rápida.

Dirigido

Profesionales del mundo de la informática, la estadística y el negocio y personas interesadas en descubrir cómo obtener un mayor rendimiento de los datos de su empresa para mejorar el acceso e integración de éstos y optimizar el proceso de toma de decisiones

Objetivos

Reunir, depurar y transformar todos los datos que la empresa almacena en información estructurada y coherente.

Aplicar, analizar y convertir la información obtenida en conocimiento que ayude en la toma de decisiones estratégicas y operacionales.

Almacenar y manejar datos con Excel y crear proyectos de Minería de datos en SQL.

Programa

Módulo 1: Introducción a la Minería de Datos

Qué es Minería de datos

Objetivos de la Minería de datos

Arquitectura lógica de Minería de datos en SQL Server 2008 R2. Novedades de Minería de datos en SQL Server 2008 R2

Introducción a la Minería de datos en Business Intelligence Development Studio desde SQL Server 2008 R2

Módulo 2: Bayes Naive de Microsoft

Introducción a Bayes Naive

Uso del algoritmo

Consultas de predicción, Singleton

PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo de Bayes Naive

Módulo 3: Árboles de decisión de Microsoft

Introducción a Árboles de decisión

Uso del algoritmo

Consultas de predicción, Singleton

PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo Árboles de decisión

Módulo 4: Clúster de Microsoft

Introducción a clústeres

Consultas de predicción, Singleton

PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo de Clúster de Microsoft

Módulo 5: Clúster de Secuencia

Introducción a clústeres de secuencia

Uso del algoritmo

Consultas de predicción, Singleton

PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo Clúster de Secuencia

Módulo 6: Algoritmos de asociación

Introducción a reglas de asociación

Uso del algoritmo

Consultas de predicción, Singleton

PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo de Asociación

Módulo 7: Red neuronal de Microsoft

Introducción a redes neuronales

Uso del algoritmo

Consultas de predicción, Singleton

PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo Red Neuronal de Microsoft

Módulo 8: Series temporales de Microsoft

Introducción a series temporales

Uso del algoritmo

Consultas de predicción, Singleton

PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo Series Temporales

Módulo 9: Regresiones de Microsoft

Introducción a las regresiones

Uso del algoritmo

Consultas de predicción, Singleton

PRÁCTICA: Aplicación del algoritmo Regresiones

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