Minería de datos con WEKA aplicada a la Ingeniería I

Minería de datos con WEKA aplicada a la Ingeniería I

Extraer información útil y valiosa mediante el análisis de grandes volúmenes de datos de forma automática, localizando patrones que expliquen el comportamiento de los datos.  Esta información será muy útil para una toma de decisiones adecuada.  En este primer curso nos centraremos en los métodos de aprendizaje no supervisado, que nos permiten inferir los patrones a partir un conjunto de datos sin tener una referencia de resultados previos conocidos.

Modalidad: On line
Horas: 60

Próximas convocatorias

03-10-2022 a 16-12-2022

 

(*) Precio Curso: 550.00 €

* Si eres colegiado/asociado de alguna de las entidades convenidas con la FIJJ se te aplicará el descuento correspondiente al realizar la inscripción

 

Extraer información útil y valiosa mediante el análisis de grandes volúmenes de datos de forma automática, localizando patrones que expliquen el comportamiento de los datos.  Esta información será muy útil para una toma de decisiones adecuada.  En este primer curso nos centraremos en los métodos de aprendizaje no supervisado, que nos permiten inferir los patrones a partir un conjunto de datos sin tener una referencia de resultados previos conocidos.

Ingenieros técnicos o superiores, así como alumnos de último curso del Grado y Máster en Ingeniería (en particular Ingenieros Navales) o personas interesadas en conocer el uso de WEKA para minería de datos y en especial, la aplicada a la Ingeniería.

GUILLERMO BÁRCENA GONZÁLEZ

Diplomado en Informática por la Universidad de Cádiz. Licenciado en Informática por la UNED. Doctor en Ingeniería y Arquitectura por la Universidad de Cádiz.  Profesor Ayudante Doctor en el Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz donde ha impartido desde hace más de once años asignaturas de informática, percepción y reconocimiento de patrones.

JUAN CARLOS DE LA TORRE MACÍAS

Graduado en Ingeniería Informática en la Universidad de Cádiz (premio al mejor Proyecto Fin de Grado de la Escuela Superior de Ingeniería) y Máster en Investigación en Ingeniería de Sistemas y Computación y Master en Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato, Formación Profesional y enseñanza de Idiomas. Actualmente es becario FPU, y realiza su tesis doctoral en el campo de la optimización automática de software para la mejora de eficiencia energética.

PEDRO LUIS GALINDO RIAÑO

Licenciado y Doctor en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid. Actualmente es Catedrático de Universidad en el departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz. Responsable del Grupo de Investigación “Sistemas Inteligentes de Computación”, con más de 30 años de experiencia en áreas relacionadas con la Inteligencia Artificial y el Tratamiento Digital de Imágenes.

Mª PAZ GUERRERO LEBRERO

Titulada en Ingeniería Informática en 2008 por la Universidad de Cádiz donde también obtuvo su doctorado  en Ingeniería y Arquitectura en 2012 basado en el procesamiento de imágenes digitales. Desde 2008 pertenece al Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz y actualmente imparte docencia como Profesora Contratada Doctora en el área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.

ELISA GUERRERO VÁZQUEZ

Ingeniera Informática por la Universidad de Málaga y Doctora Ingeniera Industrial por la Universidad de Cádiz, es profesora Titular de Universidad del Dpto. de Ingeniería Informática y posee una amplia experiencia docente en el ámbito universitario de más de 20 años en asignaturas de Ingeniería Informática en general, y del área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial, en particular.

BERNARDO MIGUEL NÚÑEZ MORALEDA

Diplomado en Informática por la Universidad de Cádiz. Ingeniero en organización industrial por la Universidad de Cádiz Doctor en Ingeniería y Arquitectura por la Universidad de Cádiz. Profesor Titular de Universidad en el Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz donde ha impartido desde hace más de veinticinco años asignaturas de programación e informática.

JOAQUÍN PIZARRO JUNQUERA

Licenciado en Informática por la Universidad de Granada y Doctor en Ingeniería Industrial por la Universidad de Cádiz, entró a formar parte del Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz en 1994. Actualmente es Titular de Universidad siendo profesor responsable e impartiendo las asignaturas de Procesamiento de Imágenes, Aprendizaje Computacional en las distintas titulaciones oficiales de Ingeniería Informática de la UCA.

FERNANDO MANUEL QUINTANA VELÁZQUEZ

Graduado en Ingeniería Informática en la Universidad de Cádiz (premio al mejor Proyecto Fin de Grado de la Escuela Superior de Ingeniería y premio extraordinario de la Universidad de Cádiz) y Máster en Investigación en Ingeniería de Sistemas y Computación. Actualmente es becario FPU, y realiza su tesis doctoral en el campo de la Inteligencia Artificial y la Ingeniería Neuromórfica, centrada en el desarrollo de nuevas técnicas de aprendizaje bio-inspiradas.

ANDRÉS YÁÑEZ ESCOLANO

Diplomado y Licenciado en Informática por la Universidad de Granada.  Doctor Ingeniero Industrial por la Universidad de Cádiz.  Profesor Titular del Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz desde hace más de veinticinco años donde ha impartido desde hace más de quince años asignaturas de inteligencia artificial, minería de datos, sistemas expertos, procesamiento de datos y reconocimiento automático del habla.

1. ¿Qué es la minería de datos?

El concepto de minería de datos y diferencia con el KDD (Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos). Tipos de datos. Tipos de tareas. Tipos de modelos obtenidos a partir de los datos analizados.Fases del proceso de extracción de conocimiento. Relación con otras disciplinas.Aplicaciones. Herramientas de minería de datos. Primeros pasos con WEKA: instalación, tipos de datos, formato de archivo ARFF, descripción del entorno de trabajo y de cada una de las interfaces de usuario (Simple CLI, Explorer, KnowledgeFlow y Experimenter) y realización de la primera tarea desde la interfaz Explorer: partición del conjunto de datos en subconjuntos de características similares (clustering).

 

2. ¿Qué deberíamos saber antes de empezar a aplicar minería de datos?

Breve repaso de estadística descriptiva y probabilidad: parámetros estadísticos, probabilidad y probabilidad condicionada, teorema de Bayes, distribuciones de probabilidad y tests estadísticos. Métricas de distancia para medir la similitud entre los datos: definición de distancia y descripción de las métricas más utilizadas por los algoritmos de minería de datos.

 

3. ¿Cómo entender mejor los datos?: Visualización previa de los datos

Importancia y utilidad de la visualización previa de los datos.Herramientas utilizadas antes de aplicar minería de datos.Exploración de los datos en WEKA mediante histogramas y diagramas de dispersión.

 

4. ¿Qué hacer con los datos antes de aplicar las técnicas de minería?: Preparación de los datos

Recopilación. Limpieza.Transformación. Selección.Reducción de la dimensionalidad.Preparación de los datos en WEKA: operaciones de preprocesamiento sobre las características (atributos) y los datos (instancias).

 

5. ¿Cómo podremos evaluar la calidad de los modelos obtenidos a partir de los datos al aplicar minería de datos?

Técnicas para crear conjuntos de datos de entrenamiento, test y validación.Indicadores para la evaluación de la calidad de los modelos. Evaluación de los resultados obtenidos en WEKA tras aplicar un método de agrupamiento o clustering.

 

6. ¿Cómo actuar cuando no tenemos un conocimiento a priori en el momento de aplicar minería de datos?: Métodos no supervisados

Introducción, descripción de los algoritmos, métricas de evaluación de la bondad de los modelos obtenidos y técnicas para la optimización de los parámetros de los modelos obtenidos aplicando reglas de asociación y métodos de agrupamiento (clustering) de particionado y jerárquicos. Métodos de preagrupamiento.Aplicación de los métodos no supervisados en WEKA, propuesta de estrategias para obtener modelos óptimos y análisis de los indicadores de bondad obtenidos.

El curso se imparte online a través de nuestro campus virtual en un entorno cómodo y flexible al eliminar los desplazamientos y los horarios rígidos de la formación presencial. Toda la documentación (apuntes, material didáctico, material de apoyo, presentaciones,...) se facilita a través de dicha plataforma web en formato electrónico. 

 

El alumno dispone de herramientas de autoevaluación, ejercicios propuestos por el profesor y corrección de los mismos de forma personalizada y de tutorías a través de medios online en contacto directo con el profesor del curso, asegurando así una formación eficaz con un alto grado de aprovechamiento para el alumno.

 

Al finalizar el curso el alumno recibe Certificado expedido por la Fundación Ingeniero Jorge Juan, acreditando la realización de esta acción formativa, en el que se detalla el título,  horas de curso, fecha de realización y programa detallado.

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