|
Guía DocenteCurso Facultade de Humanidades e Documentación |
| Grao en Xestión Dixital de Información e Documentación |
 Asignaturas |
| Minaría de Datos |
| Contidos |
|
|
|
| Datos Identificativos | 2021/22 | |||||||||||||
| Asignatura | Minaría de Datos | Código | 710G04030 | |||||||||||
| Titulación |
|
|||||||||||||
| Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grao | 2º cuadrimestre |
Terceiro | Optativa | 6 | ||||||||||
|
||||||||||||||
| Temas | Subtemas |
| Introducción á minería de datos. |
Conceptos preliminares. Tipos de problemas en minería de datos: descrición, clasificación, predición, clustering, detección de anomalías, etc. Tipos de aprendizaxe: supervisado e non supervisado. |
| Métodos de clasificación non supervisada ou clúster |
Conceptos básicos. Métodos de clasificación xerárquica. Métodos de agrupamento por particións. Casos prácticos. |
| Métodos de clasificación supervisada. |
Conceptos básicos. Modelos principais de clasificación supervisada ou recoñecemento de patróns. Validación de modelos de clasificación (como de ben predín?). Casos prácticos. |
| Métodos avanzados de regresión. |
Introdución. Modelos de regresión univariantes e multivariantes. Selección de variables relevantes. Validación de modelos de regresión (como de ben se axusta aos datos?, como de ben fai predicións?). Casos prácticos. |
| Series de tempo |
Conceptos básicos. Análise descriptivo de series de tempo. Uso práctico dos modelos de series de tempo. Casos prácticos. |
| Técnicas estatísticas para minería de textos e recuperación da información. | Conceptos básicos. Casos prácticos de aplicación da minería de textos. |
|
