Minería de datos I - Programación Estadística 2

• Universidad: Universidad Mayor de San Andrés
• Carrera: Estadística
• Sigla: Plan 2012 EST-384. Plan 2021 EST-381
• Pre requisito: Plan 2012 Programación Estadística I. Plan 2021 Análisis de datos masivos I
• Nivel: Pregrado. Plan 2012 Optativa, Plan 2021 Semestre 8
• Planificación: Aquí
• Acerca del proyecto: Aquí
• Repositorio de la materia: Aquí
• Apuntes de la materia: Aquí
• Temas:
  • Introducción a la minería de datos: KDD, fuentes de datos
  • Pre procesamiento; Filtrado y selección de variables, visualización de datos, imputación
  • Reducción de Dimensionalidad: PCA, CA, MCA
  • Clustering: K-center, Jerárquico
  • Regresión: Simple, múltiple, logística/probit
  • Clasificación: logística/probit, Naive bayes, CART
  • Reglas de asociación: Apriori, Eclat
  • Minería de texto: Frecuencias, correlaciones, análisis de sentimiento, Redes sociales.
• Libro guía: Data Mining with R, Luis Torgo.
• Libro recomendado 1: Applied Multivariate Statistical Analysis, Johnson & Wichern
• Libro recomendado 2: Text Mining in Practice with R, Ted Kwartler.
• Libro recomendado 3: Practical Data Science with R, Nina Zumel & John Mount