Minería de Datos en SQL Server 2008 R2 (online)

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  • 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.
  • 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


  • Requisitos

    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.
  • 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
  • Convocatorias

    Inicio: Todo el año
 

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