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   EXPLORACIÓN INTELIGENTE DE DATOS    Año académico       Versión PDF.  Versión PDF para convalidación.
Código61029Descripción
Crdts. Teor.4
Crdts. Pract.0
A efectos de intercambios en programas de movilidad, la carga de esta asignatura equivale a 5 ECTS.


Departamentos y Áreas
DepartamentosÁreaCrdts. Teor.Crdts. Pract.Dpto. Respon.Respon. Acta
(obsoleto, no usar) ECONOMÍA FINANCIERA, CONTABILIDAD Y MARKETINGECONOMIA FINANCIERA Y CONTABILIDAD40


Estudios en los que se imparte
INGENIERÍA INFORMÁTICA Y COMPUTACIÓN


Pre-requisitos
Sin incompatibles


Incompatibilidades de matrícula por contenidos equivalentes
Sin Datos


Matriculados (2006-07)
Grupo (*)Número
1 1
TOTAL 1
(*) 1:GRUPO 1 - CAS


Ofertada como libre elección (2006-07)
Sin departamento
Consulta Gráfica de Horario
A efectos de intercambios en programas de movilidad, la carga de esta asignatura equivale aPincha aquí


Horario (2006-07)
Sin horario


Grupos de matricula (2006-07)
Grupo (*)CuatrimestreTurnoIdiomaDistribución (letra nif)
1 Anual T CAS desde - hasta -
(*) 1:GRUPO 1 - CAS


Objetivos de las asignatura / competencias (2006-07)
El aumento del volumen y variedad de información que se encuentra informatizada en las empresas ha crecido espectacularmente en las últimas décadas. Esta información histórica proporciona el marco ideal para explicar el pasado, entender el presente y predecir la información futura de toda empresa. Ni que decir tiene, que la mayoría de las decisiones de las empresas se basan en información sobre experiencias pasadas, experiencias de las empresas como de las personas que la componen. Las aproximaciones tradicionales de convertir todos estos datos en conocimiento, como ha podido ser el análisis y las interpretaciones manuales primero, y luego aproximaciones más avanzadas como el análisis descriptivo con herramientas OLAP o paquetes estadísticos, han sido procesos altamente costosos y muy limitados. Todo esto ha hecho surgir la necesidad de una nueva generación de herramientas y técnicas que se denominan herramientas y/o técnicas de Minería de Datos.

Estas herramientas y técnicas de tienen como objetivo es proporcionar el potencial de análisis necesario para explotar los grandes volúmenes de información transaccional de las empresas.

Los objetivos que se marcan en esta asignatura es, aparte de mostrar los conceptos básicos para la implantación de procesos de minería de datos dentro del entorno decisional de una empresa, es proporcionar una visión lo más pragmática posible de este campo, y conseguir que el alumno disponga de la experiencia mínima para poder:

? Elegir, para un problema concreto, qué técnicas de minería de datos son más apropiadas.

? Generar los modelos y patrones elegidos utilizando una herramienta o paquete de minería de datos.

? Evaluar la calidad de un modelo, utilizando técnicas sencillas de evaluación (validación cruzada).


Contenidos teóricos y prácticos (2006-07)
La asignatura ha sido estructurada en un conjunto de sesiones de presentación de conocimientos mediante el que se pretende hacer comprensible al estudiante qué son las herramientas de minería de datos, y para qué y cómo son utilizadas, en la empresa actual.

? Sesión 1. Presentación general del curso.
? Sesión 2. Introducción a la minería de datos.
? Sesión 3. El proceso cíclico y Metodología.
? Sesión 4. Técnicas y métodos de la Minería de Datos.
? Sesión 5. Herramientas de Minería de Datos.
? Sesión 6. Ejemplos prácticos de Minería de Datos.
? Sesión 7. Cierre del curso.


Más información
www.sie.ua.es
Profesor/a responsable
COLOMINA CLIMENT , EVARISTO


Metodología docente (2006-07)
Clases teóricas y prácticas


Tipo de actividades: teóricas y prácticas
Laboratorios
El propósito de las prácticas de esta asignatura es realizar un proceso de minería de datos, utilizando para ello una herramienta de minería de datos, y así poder mostrar todos los pasos necesarios para realizar tal proceso en cuestión.

Las prácticas se dividirán en dos bloques:

? BLOQUE 1. Común. Una primera parte, donde se mostrará la herramienta de minería a utilizar, siguiendo varios ejemplos prácticos para familiarizarse con la herramienta y con los pasos a seguir por todo proceso de minería de datos.

? BLOQUE 2. Individual. Los alumnos deberán realizar un proceso completo de minería de datos con la herramienta utilizada en el bloque primero de la práctica. Se les facilitará casos prácticos con datos reales suficientes para poder realizar el proceso completo, aún así se propondrá la utilización de datos reales a portados por los propios alumnos.


Profesores (2006-07)
Grupo Profesor/a
TEORIA DE 610291COLOMINA CLIMENT, EVARISTO
Enlaces relacionados
Sin Datos


Bibliografía
No existen libros recomendados en esta asignatura para este año académico.
Fechas de exámenes oficiales (2006-07)
Información no disponible en estos momentos.
(*) 1:GRUPO 1 - CAS


Instrumentos y criterios de evaluación (2006-07)
Evaluación continua