Última actualización: 24/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

Métodos estadísticos en minería de datos
(13722)
Titulación: Grado en Estadística y Empresa (203)


Coordinador/a: MUÑOZ GARCIA, ALBERTO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Métodos de Regresión y Análisis Multivariantes, ambas de tercer curso. Conocimiento del software estadístico R.
Objetivos
COMPETENCIAS ESPECIFICAS 1. Conocer y utilizar técnicas estadísticas avanzadas, con soporte informático de última generación. 2. Extraer y analizar información de grandes conjuntos de datos. COMPETENCIAS TRANSVERSALES: 1. Capacidad de análisis y síntesis de la información en problemas de Data Mining. 2. Modelización y resolución de problemas prácticos. 3. Comunicación oral y escrita.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción a Tidyverse 1.1 Data wrangling 2.2 Visualización de datos: ggplot2 2.3 Agrupamiento e informes de datos. 2. Introducción al text mining. 2.1 Principales conceptos. 2.2 Nubes de palabras. 2.3 Matriz de textos por documentos. 2.4 Implementación en R y aplicaciones. 3. Visualización de datos: Escalamiento Multidimensional métrico, y biplots. 3.1 Escalado multidimensional métrico. 3.2 Biplots. 3.2 Mapas perceptuales. 4. Análisis de cluster. Métodos jerárquicos, no jerárquicos (k-medias). 4.1 Algoritmos de cluster jerárquicos bottom-up. 4.2 k-medias y variantes. 5. Teoría de la información y árboles de clasificación. 6.1 Nociones de teoría de la información. 6.2 Teoría de los árboles de clasificación. 6.3 Ejemplo real: credit scoring. 6.4 Caso de estudio 6. Reglas de asociación. 7.1 Conceptos básicos y algoritmos. 7.2 Ejemplo completo con implementación en R. 7.3 Caso de estudio. 7. Deep Learning. 7.1 Support Vector Machines. 7.2 Redes neuronales para clasificación. 7.3 Redes neuronales para regresión. 8. Resolución de casos de estudio reales. 8.1 Prácticas con casos de estudio comprehensivos de todas las técnicas estudiadas.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Teoría (4 ECTS). Clases teóricas con material de apoyo disponible en la Web. Prácticas (2 ECTS). Clases de resolución de problemas. Prácticas computacionales en aulas informáticas. Exposiciones orales y debates.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 60
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 40
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • A.J. Izenman. Modern Multivariate Statistical Techniques. Springer. 2008
  • E. Alpaydin. Introduction to Machine Learning, 2nd Edition. MIT Press. 2010
  • T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. The Elements of Statistical Learning, 2d Ed.. Springer. 2009
  • X. Wu. The top ten algorithms in data mining. Chapman &Hall /CRC. 2009
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
Bibliografía complementaria
  • I.H. Witten , E. Frank, M.A. Hall. Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques, 3d Edition. Morgan Kaufmann. 2011
  • John M. Chambers. Software for Data Analysis. Programming with R.. Springer. 2008
  • Luis Torgo. Data Mining with R. Chapman & Hall/CRC. 2001
  • W.J. Braun, D.J. Murdoch. A first course in statistical programming with R. Cambridge University Press. 2007
(*) El acceso a algunos recursos electrónicos puede estar restringido a los miembros de la comunidad universitaria mediante su validación en campus global. Si esta fuera de la Universidad, establezca una VPN


El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.