Descrición

En este curso se utiliza el programa estadístico “R”, que es completamente gratuito y se puede instalar en cualquier ordenador y sistema operativo. Se ha convertido en pocos años en el programa estadístico de uso general más potente y versátil, con gran diferencia sobre cualquier otro programa existente (incluidos los de coste elevado, como SPSS, STATISTICA, SAS, etc). R es también el programa estadístico con mayor potencia de gráficos. La comunidad estadística mundial colabora de forma desinteresada con R Project, y miles de investigadores aportan constantemente rutinas y utilidades. Actualmente es fácil encontrar y descargar paquetes de R y aplicaciones avanzadas para cualquier área de conocimiento.

El curso incluye una breve introducción al programa R y las técnicas estadísticas de Minería de Datos más utilizadas, con un enfoque práctico y aplicado. Para cada técnica se explica su principio estadístico de funcionamiento, el algoritmo, las condiciones de su aplicación y la interpretación correcta de los resultados, de forma que el alumno pueda adquirir la competencia de utilizarlos con sus propios datos. Para todos los métodos se explica su aplicación paso a paso con el programa R con datos de ejemplo adecuados, y el alumno debe realizar a continuación de forma autónoma una tarea de aplicación similar.

Entidades organizadoras

Escuela Universitaria de Estudios Empresariales de Vigo

Profesores del Departamento de Estadística de la Universidad de Vigo

Información sobre o calendario (datas)

Prazas e créditos

Destinatarios/as

Investigadores, Estadísticos, técnicos de gestión de datos, usuarios del programa estadístico R, usuarios de la Estadística en general.

Obxectivos

El alumno debe adquirir competencias para aplicar las principales técnicas de minería de datos a sus propios datos, así como para verificar las condiciones en las que cada técnica es adecuada e interpretar correctamente los resultados.

Condicións de acceso

1.Titulados/as universitarios de primero y segundo ciclo,
2.Alumnos/as universitarios,
3.profesionales directamente relacionados con la especialidad que reúnan requisitos legales para cursar estudios universitarios, y
4. de forma excepcional y siempre que no superen el 50% del total de alumnos del curso, podrán ser admitidos los mismos profesionales que no reúnan requisitos.

Criterios de selección

Orden cronológico de solicitud. Existen becas con una reducción de 21 euros en la matrícula para los desempleados, los cuales deberán enviar el justificante de la condición de parado al realizar la matrícula.

Calendario

El curso tiene lugar desde el 1 hasta el 31 de mayo de 2022, de forma totalmente no presencial, mediante secuenciación de las unidades didácticas a través de Moovi, la plataforma de teledocencia de la Universidad de Vigo, con horario continuo y flexible. El alumno puede elegir cada día el momento de su acceso a los materiales docentes, prácticas y pruebas, debiendo cumplir los plazos de envío de trabajos, informes de prácticas y cuestionarios de evaluación.

Programa

MÓDULOS TEÓRICOS:
INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS. ANÁLISIS CLUSTER
Introducción al programa estadístico R.
Introducción a la Minería de Datos.
Descripción del método K-Means. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Descripción del método EM (Expectation-Maximization). Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Métodos de Conjunto: Adaboost, Random Forest.
Descripción del método Adaboost. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Descripción del método Random Forest. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Clasificador Basado en Reglas: Chaid, Naive Bayes (Clasificador Bayesiano).
Descripción del método Chaid. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Descripción del método Naive Bayes. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Arboles de Decisión: CART; Clasificación C5.0
Descripción del método CART. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Descripción del método C5.0. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Problemas Multiclase: Knn; Redes Neuronales: Support Vector Machines.
Descripción del método KNN. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Descripción del método Support Vector Machines. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Analisis de Asociación. A Priori. Motores de Búsqueda: Pagerank.
Descripción del método A Priori. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación con datos reales. Interpretación de resultados.
Descripción del método Pagerank. Instrucciones para su aplicación con R.
Ejemplos de aplicación práctica. Interpretación de resultados.
MÓDULOS PRÁCTICOS:
PRÁCTICAS CON R
Aplicación de todas las técnicas de Data Mining descritas en el curso con el programa R, con ejemplos y datos reales, con especial énfasis en la verificación de los supuestos específicos de cada uno de los métodos y en la interpretación correcta de los resultados.

Modo de pagamento

El pago de los precios públicos se efectuará a través de la plataforma Bubela,  mediante tarjeta bancaria:

- Matrícula curso completo (tarifa general): 140 Euros

- Matrícula curso completo (comunidad alumni): 126 Euros

Para poder obtener el descuento “ALUMNI”, es necesario que se registren en el siguiente enlace: https://alumni.webs.uvigo.es/register/ .

- Matrícula curso completo (desempleados): 119 Euros. Debe enviar la acreditación de la situación de desempleo a prezospublicos@uvigo.gal

- Matrícula curso completo (comunidad universitaria): 119 Euros

Impartido en

Plataforma de Teledocencia - MOOVI - de la Universidad de Vigo.

Totalmente a distancia, el curso se puede seguir desde cualquier lugar.

Observacións

No se requieren conocimientos previos avanzados de Estadística, del programa R, o de Minería de Datos  (aunque esos conocimientos permiten mejorar el rendimiento del alumno)

El alumno debe comprobar que dispone de un ordenador, para el seguimiento del curso, con conexión de Internet, en el que pueda instalarse correctamente el programa estadístico R (de uso libre y gratuito). En la primera unidad se explica el proceso de instalación desde un sistema Windows (en la página web de R existen instrucciones para otros sistemas operativos).

El curso se imparte en castellano.

Titulación

La superación de los estudios dará derecho a obtener el diploma de «Curso de formación universitaria por la Universidad de Vigo» (título propio).

Profesorado

Antonio Vaamonde Liste,  Catedrático de Estadística de la Universidad de Vigo

Ricardo Luaces Pazos, Profesor Titular de Estadística de la Universidad de Vigo

Sistema de avaliación

Envío de 6 tareas e informes de prácticas: 84% de la calificación final
Examen mediante cuestionario de evaluación online (a través de Moovi): 16% de la calificación final.