Mineria de Datos

Carrera de Ingeniería de Sistemas

2007-II
Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
Universidad Nacional de Colombia

Profesor:
Ing. Fabio A. González O., Ph.D.
Of. 114, Edif. Nuevo de Ingeniería
fagonzalezo@unal.edu.co

Contenido

Descripción del curso
Talleres
Material de apoyo y recursos
Notas, Varios

Descripción del curso

Objetivo

El objetivo de la Minería de Datos (MD) es extraer información interesante/útil a partir de datos. En muchos casos esta información tiene la forma de patrones no evidentes en los datos y, dependiendo de su complejidad, puede llegarse a hablar de conocimiento. La minería de datos se basa en técnicas propias de la estadística y el aprendizaje de máquina, y tiene una estrecha relación con las bodegas de datos y el OLAP.

El objetivo de este curso es estudiar los fundamentos de la minería de datos incluyendo: el aprendizaje de máquina, el reconocimiento de patrones y la estadística, así como sus aplicaciones a la solución de diferentes problemas prácticos.

Metodología

Los conceptos fundamentales de cada tema del curso se presentan y se aclaran en clase.
Se realizan presentaciones, por parte de los estudiantes
Los estudiantes resuelven talleres de aplicación de los conceptos cubiertos en el curso

Programación

Modulo	Tema	Lecturas	Otras Actividades
1	Introducción	[TSK05] Cap 1 Intr. al aprendizaje de Máquina	Taller 1
2	Análisis exploratorio de datos y preprocesamiento	[TSK05] Cap 2
3	Datawarehousing y OLAP
4	Clasificación: técnicas básica	[TSK05] Cap 4	Detección y filtrado de Spam: Camilo López
5	Clasificación: otras técnicas	[TSK05] Cap 5 Modelos Bayesianos	ADABoost: Andrés Castillo
6	Análisis de asociación: técnicas básicas	[TSK05] Cap 6	Exposición 3: Juan Pablo Suarez
7	Análisis de asociación: otras técnicas	[TSK05] Cap 7
8	Agrupamiento: conceptos básicos		Exposición 5: Edwin Niño
9	Agrupamiento: otras técnicas		Exposición 6: Alejandro Riveros
10	Detección de anomalías		Exposición 7: Sergio Aristizabal Exposición 8: Pablo A. Pérez

Evaluación

Proyecto	30%
Examen	30%
Exposición	15%
Varios	25%

Bibliografía

[TSK05] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, 2005, Introduction to Data Mining, Addison-Wesley.
[HK06] Jiawei Han, Micheline Kamber, "Data Mining: Concepts and Techniques", 2nd Ed, Morgan Kaufmann Publishers.
[Alp04] Alpaydin, E. 2004 Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning). The MIT Press.
[Mit97] Mitchell, T. M. 1997 Machine Learning. 1st. McGraw-Hill Higher Education.
[DHS00] Duda, R. O., Hart, P. E., and Stork, D. G. 2000 Pattern Classification (2nd Edition). Wiley-Interscience.
[HTF01] Hastie, T. and Tibshirani, R. and Friedman. 2001 The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer.
[SC04] Shawe-Taylor, J. and Cristianini, N. 2004 Kernel Methods for Pattern Analysis. Cambridge University Press.

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Talleres

Taller 1
Taller 2

Taller 3: 30 de Noviembre

Taller 4: 14 de Diciembre
Anteproyecto: 21 de Noviembre
Examen: 14 de Diciembre
Proyecto: 19 de Diciembre

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Material de apoyo y recursos

Sitio web libro guía [TSK05] (presentaciones, tutoriales, proyectos, etc.)
Herramientas para minería de datos:

Conjuntos de datos de prueba:

UCI Machine Learning Repository

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