introducción a la minería de datos


Last Friday I took with me two books from the Universidad de Cantabria library for using them to study my Master Degree on AI. I’ve already commented on the book Genetic Fuzzy Systems yesterday. Now I’m going write about a book, written in Spanish, which I’m going to use in the data mining course.

INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS

José Hernández Orallo, M.José Ramírez Quintana, Cèsar Ferri Ramírez
Editorial Pearson, 2004. ISBN: 84 205 4091 9

RESUMEN:

“Introducción a la minería de datos” es un libro de minería de datos que describe, de una manera metodológica y pragmática, el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Se explica el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse. El libro contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos, las técnicas que se requieren en cada fase del proceso: técnicas de preparación y almacenes de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación, agrupamiento, regresión, asociación, etc.) y técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.

This is the basic book of the course. So the syllabus is closely matched to the chapters of the book. That is going to make easier to study the course.

In the process of searching for the book in google, I’ve found some interesting links like an introdution tutorial to data mining with the WEKA tool. Another interesting link is the website of the Data Mining course that one of the authors, José Hernández Orallo, is giving in Universidad Politécnica de Valencia.

Finally, I’ve just remembered the tool KEEL from SCI2S of University of Granada which I’ve reported on my recent article about the book Genetic Fuzzy Systems.

Un comentario en “introducción a la minería de datos

  1. This is the commentary that is in the back cover of the book (in Spanish):La minería de datos es una etapa, si bien la más importante, de lo que se ha venido llamando el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Este proceso consta de varias fases e incorpora diferentes técnicas de los campos del aprendizaje automático, la estadística, las bases de datos, los sistemas de toma de decisión, la inteligencia artificial y otras áreas de la informática y de la gestión de información. Este manual describe el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos.Explica, de una manera metodológica y pragmática, el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse.Contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos, las técnicas que se requieren en cada fase del proceso: técnicas de preparación y almacenes de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación, agrupamiento, regresión, asociación, etc. y técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.Discurre apoyándose en numerosos ejemplos prácticos y utilizando herramientas de minería de datos como SPSS Clementine, WEKA y otras, ilustrando cada técnica con las diferentes implementaciones que de ella proporciona cada sistema.Está dirigido a profesionales involucrados en el análisis de los sistemas de información o en la toma de decisiones de su organización o de sus clientes, así como a estudiantes universitarios en titulaciones de ingeniería, informática, empresariales o biomédicas que cursen asignaturas de “análisis de datos”, “extracción de conocimiento”, “aprendizaje automático” o, cómo no, “minería de datos”, o bien que quieran complementar su formación estadística con la perspectiva del proceso de extracción de conocimiento mediante la generación de modelos a partir de bases de datos.

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