Knowledge and Systems Peru SAC

I Taller de Inducción de
Rapid Miner 5.1

Curso Avanzado de Análisis
Predictivo - Minería de Textos

Curso Básico de Análisis
Predictivo - Minería de Datos

Contenido:

Uso básico del Rapid Miner.
Preparación de datos.
Modelos predictivos.
Evaluación de modelos.
Minería de Textos (text mining).
Ejemplos de aplicación.

Orientado:
Profesionales que desean aprender a
desarrollar modelos predictivos,
descriptivos y de series de tiempo. Se
incide en los conceptos y su aplicación
mediante ejemplos prácticos mediante
la herramienta.

Herramientas:
RapidMiner

Contenido:

Introducción a la minería de textos
(text mining)
Preparación de Datos (Tokenization,
Stopwords, Stemming, Sinónimos)
Clasificación de Textos (Red
Bayesiana, SVM)
Agrupamiento de Documentos
(K-means, Jerárquico)
Extracción de información
(Expresiones regulares, tagging)
Recuperación de información (Binario
y Vectorial)
Selección de características
(Reducción de dimensionalidad)

Orientado:
Profesionales que desean aprender cómo
analizar grandes volumenes de textos no
estructurados, para su recuperación o
clasificación. Analistas de sistemas,
analistas de marketing, periodistas.

Herramientas:
RapidMiner

Contenido:

Introducción a los fundamentos de
minería de datos
Entendimiento y Preparación de Datos
Modelos de clasificación - árboles de
decisión, naive bayes
Modelos de regresión - redes
neuronales, árboles de decisión M5P
Modelos de agrupamiento - K-means y
algoritmo EM
Modelos de asociación - Algoritmo a
priori
Text Mining

Orientado:
Profesionales que desean aprender los
conceptos de la minería de datos y las
técnicas para el entendimiento y
preparación de datos. Se hace fuerte
incidencia en implementar los cuatro
tipos de modelos de minería de datos
aplicado a casos prácticos.

Herramienas:
RapidMiner

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