Publicación: Minería de datos etapa profundización
| dc.contributor.author | UCompensar | |
| dc.date.accessioned | 2025-05-02T20:33:00Z | |
| dc.date.available | 2025-05-02T20:33:00Z | |
| dc.date.issued | 2025-05-02 | |
| dc.description | Ofrece una introducción a la minería de datos, explicando su definición, importancia y aplicaciones. Cubre el proceso de minería de datos, tipos de datos (estructurados y no estructurados), técnicas básicas (aprendizaje supervisado, no supervisado, clasificación, regresión, clustering, asociación) y herramientas tecnológicas como Python, R, Tableau y Jupyter Notebook. Está diseñado para estudiantes y profesionales interesados en la extracción de información valiosa de grandes conjuntos de datos. | |
| dc.description.version | uno | |
| dc.identifier.uri | https://repositoriocrai.ucompensar.edu.co/handle/compensar/5486 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher.providerCountry | ISO 3166 | |
| dc.relation | https://repositoriocrai.ucompensar.edu.co/reda/SCORM/mineria_de_datos/profundizacion/scormcontent/#/ | |
| dc.subject.unesco | Minería de Datos | |
| dc.subject.unesco | Data Mining | |
| dc.subject.unesco | Modelos Predictivos | |
| dc.title | Minería de datos etapa profundización | |
| dc.type | Multimedia | |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/other | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| lom.aggregationLevel | Muy alto | |
| lom.interactivitytype | Expositivo | |
| lom.metadataSchema | CEM 2.0 | |
| lom.status | Finalizado | |
| lom.structure | hierachical |
