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Curso de Minería de Datos con Weka

DISPONIBLE EN MODALIDAD:
Este curso proporciona una introducción completa a la minería de datos con Weka, centrándose en los aspectos teóricos y prácticos de esta disciplina. A lo largo del curso, los participantes aprenderán los conceptos fundamentales de la minería de datos, explorarán las diversas técnicas de preprocesamiento y selección de atributos en Weka, y adquirirán habilidades prácticas en el uso de algoritmos de clasificación, agrupamiento y reglas de asociación. Además, se enseñará a interpretar y visualizar los resultados obtenidos en Weka para la toma de decisiones basada en datos. Este curso está diseñado tanto para principiantes en minería de datos como para aquellos con experiencia previa que deseen profundizar sus conocimientos y aplicarlos en proyectos del mundo real. Al finalizar el curso, los participantes estarán preparados para utilizar Weka de manera efectiva en proyectos de minería de datos, identificando patrones, tomando decisiones informadas y obteniendo información valiosa a partir de los datos.
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Aprende Minería de Datos con Weka: Curso completo

¿A quién va dirigido?

Profesionales, con experiencia desarrollando con Java, interesados en adquirir conocimientos sólidos en minería de datos utilizando Weka como herramienta principal

Objetivos del curso de Minería de Datos con Weka

  • Comprender los fundamentos de la minería de datos y su importancia en la toma de decisiones
  • Dominar el uso de Weka como herramienta de minería de datos para realizar análisis y modelado
  • Aprender técnicas de preprocesamiento de datos y selección de atributos en Weka
  • Aplicar algoritmos de clasificación, agrupamiento y reglas de asociación en proyectos de minería de datos con Weka
  • Interpretar y visualizar los resultados obtenidos en Weka para la toma de decisiones basada en datos

¿Qué vas a aprender en este curso de Minería de Datos con Weka?

Este curso proporciona una introducción completa a la minería de datos con Weka, centrándose en los aspectos teóricos y prácticos de esta disciplina. A lo largo del curso, los participantes aprenderán los conceptos fundamentales de la minería de datos, explorarán las diversas técnicas de preprocesamiento y selección de atributos en Weka, y adquirirán habilidades prácticas en el uso de algoritmos de clasificación, agrupamiento y reglas de asociación. Además, se enseñará a interpretar y visualizar los resultados obtenidos en Weka para la toma de decisiones basada en datos. Este curso está diseñado tanto para principiantes en minería de datos como para aquellos con experiencia previa que deseen profundizar sus conocimientos y aplicarlos en proyectos del mundo real. Al finalizar el curso, los participantes estarán preparados para utilizar Weka de manera efectiva en proyectos de minería de datos, identificando patrones, tomando decisiones informadas y obteniendo información valiosa a partir de los datos.

Requisitos

  • Conocimientos básicos de estadística y análisis de datos y experiencia desarrollando con Java (11 o superior)
  • Se requiere la instalación previa de Weka, Git, Visual Studio Code y JDK (11 o superior)
  • Tener un equipo con acceso a un usuario con permisos de instalación y conexión estable a Internet

Temario del curso de Minería de Datos con Weka

tema 1

Introducción a la minería de datos con Weka

  • ¿Qué es la minería de datos?
  • Importancia y aplicaciones de la minería de datos
  • Introducción a Weka y su papel en la minería de datos
  • Instalación y configuración de Weka
  • Exploración del entorno de Weka
tema 2

Preparación de datos para minería con Weka

  • Exploración y análisis de datos
  • Limpieza y preprocesamiento de datos
  • Eliminación de valores atípicos
  • Manejo de valores faltantes
  • Remuestreo y balanceo de conjuntos de datos
  • Normalización y estandarización de atributos
  • Discretización de atributos numéricos
  • Manipulación de atributos y selección de características
  • Transformación y creación de atributos
  • Reducción de dimensionalidad
  • Selección de características relevantes
  • Binning y discretización de atributos
tema 3

Modelado y evaluación en Weka

  • Concepto de modelos y algoritmos de minería de datos
  • Selección de algoritmos en Weka
  • Entrenamiento de modelos en Weka
  • Algoritmos de clasificación
  • Algoritmos de regresión
  • Algoritmos de agrupamiento
  • Algoritmos de asociación
  • Validación y evaluación de modelos
  • Validación cruzada
  • Conjunto de entrenamiento y prueba
  • Métricas de evaluación de modelos
  • Curvas ROC y matriz de confusión
tema 4

Clasificación en Weka

  • Concepto de clasificación y sus aplicaciones
  • Algoritmos de clasificación en Weka
  • Árboles de decisión (J48, RandomTree)
  • Naive Bayes
  • Máquinas de vectores de soporte (SVM)
  • K-vecinos más cercanos (k-NN)
  • Evaluación de modelos de clasificación
  • Precisión, sensibilidad y especificidad
  • Curvas de aprendizaje y validación
tema 5

Agrupamiento en Weka

  • Concepto de agrupamiento y sus aplicaciones
  • Algoritmos de agrupamiento en Weka
  • K-means
  • DBSCAN
  • EM (Expectation-Maximization)
  • MeanShift
  • Evaluación de modelos de agrupamiento
  • Índice de calidad de los grupos
  • Coeficiente de silueta
  • Visualización de resultados de agrupamiento
tema 6

Reglas de asociación en Weka

  • Concepto de reglas de asociación y sus aplicaciones
  • Algoritmos de reglas de asociación en Weka
  • Apriori
  • FP-Growth
  • Eclat
  • Evaluación y selección de reglas de asociación
  • Soporte, confianza y lift
  • Filtrado y ranking de reglas
  • Visualización de reglas de asociación
tema 7

Análisis de atributos en Weka

  • Medidas de importancia de atributos
  • Ganancia de información (Information Gain)
  • Ganancia de ratio (Gain Ratio)
  • Importancia de atributos en árboles de decisión
  • Correlación y análisis de atributos
  • Reducción de dimensionalidad con PCA
tema 8

Validación cruzada y selección de modelos en Weka

  • Técnicas de validación cruzada en Weka
  • K-fold cross-validation
  • Leave-one-out cross-validation
  • Stratified cross-validation
  • Repeated cross-validation
  • Optimización de parámetros de modelos en Weka
  • Búsqueda de hiperparámetros
  • Grid search y random search
  • Ajuste automático de parámetros
  • Ensembles y combinación de modelos
tema 9

Evaluación y mejora de modelos en Weka

  • Análisis de errores y matrices de confusión
  • Técnicas de mejora de modelos en Weka
  • Eliminación de sobreajuste (overfitting)
  • Regularización y penalización de modelos
  • Optimización de umbrales y pesos
  • Tratamiento de desequilibrio de clases
  • Optimización de hiperparámetros en modelos de Weka
  • Ajuste de parámetros con validación cruzada
  • Uso de herramientas externas (GridSearchCV, Optunity)
tema 10

Integración de Weka en proyectos del mundo real

  • Proceso de implementación de modelos en producción
  • Diseño de flujos de trabajo en Weka
  • Construcción de pipelines de datos
  • Integración con bases de datos y sistemas externos
  • Despliegue y monitoreo de modelos en Weka
  • Exportación y serialización de modelos
  • Servicios web y APIs para modelos de Weka
  • Monitoreo y actualización de modelos en producción
  • Consideraciones y buenas prácticas en la implementación de Weka en proyectos reales
  • Escalabilidad y rendimiento
  • Mantenibilidad y actualización de modelos
  • Seguridad y privacidad de datos
tema 11

Técnicas avanzadas en Weka

  • Aprendizaje automático en Weka
  • Algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning)
  • Redes neuronales artificiales en Weka
  • Algoritmos genéticos en Weka
  • Procesamiento de texto y minería de datos no estructurados con Weka
  • Extracción de características en texto
  • Análisis de sentimiento y clasificación de textos
  • Detección de temas y generación de resúmenes
  • Aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje activo en Weka
  • Métodos de etiquetado semi-supervisado
  • Muestreo activo para selección de instancias
  • Uso de modelos auxiliares en aprendizaje semi-supervisado
  • Casos de uso y buenas prácticas en técnicas avanzadas con Weka
  • Aplicaciones en imagen y procesamiento de señales
  • Análisis de redes sociales y recomendación de contenido
  • Predicción de series temporales y detección de anomalías
tema 12

Análisis y visualización de resultados en Weka

  • Herramientas de análisis y visualización en Weka
  • Explorador de resultados de Weka
  • Gráficos y diagramas interactivos
  • Visualización de árboles de decisión y reglas de asociación
  • Interpretación de resultados y toma de decisiones
  • Análisis de características y patrones encontrados
  • Extracción de conocimiento de los resultados
  • Interpretación de modelos y reglas generadas
  • Generación de informes y presentación de resultados en Weka
  • Creación de informes automáticos
  • Exportación de resultados a formatos comunes
  • Comunicación efectiva de los resultados a los interesados
tema 13

Ética y privacidad en la minería de datos con Weka

  • Consideraciones éticas en la minería de datos
  • Privacidad de datos personales
  • Sesgos y discriminación algorítmica
  • Transparencia y explicabilidad de modelos
  • Privacidad y protección de datos en la minería de datos
  • Leyes y regulaciones de protección de datos
  • Anonimización y enmascaramiento de datos sensibles
  • Evaluación de impacto en la protección de datos
  • Responsabilidad y transparencia en el uso de Weka
  • Registro y documentación de procesos de minería de datos
  • Cumplimiento de políticas y regulaciones
  • Uso responsable y ético de los resultados de Weka
tema 14

Proyecto final

  • Diseño y planteamiento del proyecto final
  • Recopilación y preparación de datos para el proyecto
  • Desarrollo e implementación de un modelo de minería de datos con Weka
  • Evaluación y mejora del modelo
  • Presentación y demostración del proyecto final

Curso de Minería de Datos con Weka bonificado para Empresas a través de FUNDAE

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