Análisis de Datos

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1. Introducción Análisis de Datos

2. Aprendizaje con técnicas numéricas

1. Modelos estadísticos de los datos y relaciones causales
2. Clasificadores bayesianos. Atributos numéricos y simbólicos

3. Árboles para predicción numérica

1. Regresión lineal y árboles de regresión
2. Agrupamiento con técnicas numéricas: K-medias y EM

4. Evaluación de prestaciones

1. Matrices de confusión
2. Comparación de técnicas, contrastes.

5. Análisis de atributos

1. Selección no supervisada
2. Transformación de atributos
3. Selección supervisada

6. Metodologías en análisis de datos

7. Otras técnicas avanzadas (combinación de clasificadores, SVM, sistemas neuro-fuzzy, análisis de series temporales,...)