Minería de datos (Presentación del curso)

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1 Minería de datos (Presentación del curso) M. en C. Sergio Luis Pérez Pérez UAM CUAJIMALPA, MÉXICO, D. F. Trimestre 14-O. Sergio Luis Pérez (UAM CUAJIMALPA) Curso de minería de datos 1 / 10

2 Forma de evaluar I Introducción Forma de evaluar Se distribuirán 100 puntos a lo largo del curso de la siguiente manera: Rubros Escala 60 pts. Prácticas. NA si pts < pts. Dos exámenes parciales. S si 60 pts < pts. Examen final. B si 70 pts < 90. Puntos extras! Concursos. MB si 90 pts. Sergio Luis Pérez (UAM CUAJIMALPA) Curso de minería de datos 2 / 10

3 Forma de evaluar II Introducción Forma de evaluar Al menos 5 prácticas y máximo 6. Cada examen parcial vale 10 pts. Primer examen Viernes Segundo examen Miércoles Examen final Lunes Entrega de calificaciones Viernes Sergio Luis Pérez (UAM CUAJIMALPA) Curso de minería de datos 3 / 10

4 Introducción Reglas para la entrega de tareas, prácticas y documentaciones Reglas para la entrega de tareas, prácticas y documentaciones I Toda documento deberá ser elaborado utilizando latex. Deberá enviar cada tarea/práctica al con las siguientes características: En el asunto deberá indicar el número de tarea, práctica o tipo de documentación. En el cuerpo del correo deberá indicar al menos su nombre y el nombre del curso. Adjuntar un archivo zip TODOS sus archivos. Siempre debe incluir todo lo necesario para compilar su documento en latex y el correspondiente pdf. También deberá enviar su código fuente completo (en su caso). Sergio Luis Pérez (UAM CUAJIMALPA) Curso de minería de datos 4 / 10

5 Introducción Reglas para la entrega de tareas, prácticas y documentaciones Reglas para la entrega de tareas, prácticas y documentaciones II Los retrasos en la fecha límite de entrega de cualquier trabajo, tienen una penalización de 2 puntos sobre la calificación total por cada 24 horas o fracción. Sergio Luis Pérez (UAM CUAJIMALPA) Curso de minería de datos 5 / 10

6 Introducción Puntos extras a través de concursos Puntos extras a través de concursos I Top coder (http://community.topcoder.com/tc) Problema Fácil Problema Medio Problema Difícil División II División I Siguientes concursos en: &d2=thismonth. Codeforces (http://codeforces.com/) Muy Fácil Fácil Medio Difícil Muy Difícil División II División I Siguientes concursos en: Sergio Luis Pérez (UAM CUAJIMALPA) Curso de minería de datos 6 / 10

7 Introducción Puntos extras a través de concursos Puntos extras a través de concursos II Codechef (http://www.codechef.com) P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 Challenge Cook-Off Siguientes concursos en: El problema más fácil (P1) en el sitio de codechef será considerado aquel con el mayor número de envíos aceptados y el más difícil (P10 para Challenge o P5 para Cook-Off) el que tenga el menor número de envíos aceptados. Sólo se considerarán aquellos problemas aceptados dentro del tiempo del concurso. Sergio Luis Pérez (UAM CUAJIMALPA) Curso de minería de datos 7 / 10

8 Objetivos del curso Introducción Objetivos del curso Comprender la relación entre la minería de datos, la inteligencia artificial y el análisis estadístico. Identificar los problemas donde se puede aplicar la metodología de la minería de datos. Conocer las principales técnicas de las que se ayuda la minería de datos. Realizar la adecuada interpretación del conocimiento extraído a partir de los modelos generados. Sergio Luis Pérez (UAM CUAJIMALPA) Curso de minería de datos 8 / 10

9 Temario Introducción Temario Introducción a la minería de datos. Fases de la minería de datos. Técnicas para la minería de datos. Evaluación y uso de modelos. Sergio Luis Pérez (UAM CUAJIMALPA) Curso de minería de datos 9 / 10

10 Bibliografía Introducción Bibliografía José H. Orallo, Ma. José R. Quintana y César F. Ramírez. Introducción a la minería de datos. Pearson Prentice Hall Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall, Data mining, practical machine learning tools and techniques; Third edition, Elsevier, Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar, Introduction to data mining, Pearson Education Gordon S. Linoff and Michael J. Berry, Data mining techniques. For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. 3a. Ed., Wiley Sergio Luis Pérez (UAM CUAJIMALPA) Curso de minería de datos 10 / 10

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