Colegio Oficial de Peritos e Ingenieros Técnicos Industriales de Alava
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CURSO PRACTICO AVANZADO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON RAPIDMINER

Fechas: mayo 2018

COLEGIO OFICIAL GRADUADOS EN INGENIERIA DE LA RAMA INDUSTRIAL E INGENIEROS TÉCNICOS INDUSTRIALES DE ALAVA

ARABAKO INDUSTRIA ADARREKO INGENIARITZAKO GRADUDUNEN ETA INGENIARI TEKNIKO INDUSTRIALEN ELKARGO OFIZIALA

CURSO PRACTICO AVANZADO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON RAPIDMINER

Objetivo:

En este curso se ahondaran en los conceptos de analítica avanzada, en base a la plataforma RapidMiner, que permite genera modelos de forma visual sin necesidad de conocimientos en programación, en casos ya reales de aplicación, y con modelos complejos de análisis.

Programa:

Tema 1: ETL y Calidad de los Datos.

  • Conocer las diferentes librerías que facilitan las tareas de ETL dentro de la plataforma RapidMiner
  • Aprender a capturar datos provenientes de diferentes fuentes y formatos (ficheros planos, bases de datos, scraping-web, redes sociales, dropbox, etc...)
  • Aprender a tratar con tipos de datos especiales, fechas, lenguaje natural, expresiones regulares, xml, json, xpath...
  • Aprender a trabajar con atributos (renombrar, cálculos, metadatos, transformaciones, trasposiciones, binomización, discretización, eliminación de atributos no relevantes, resolución de "missing values", ....)
  • Aprender a trabajar con ejemplos (filtros, modificaciones, concatenaciones, agregaciones, pivotados, operaciones, agrupaciones, uniones y generación de dataset final)
  • Aprender a detectar problemas en la calidad de los datos y modelado de la cuantificación de las dimensiones en la calidad de los datos.
  • Metodología de control y generación del cuadro de mando en la calidad de los mandos, visualizaciones gráficas, y estadístico general de calidad de dato.
  • Detección de outliers por métodos analíticos.
  • Análisis previo de potencia estadística, potencia predictiva, y primeras investigaciones sobre la convergencia de los datos (pca, svd, correlación y clustering), y ajuste sobre las hipótesis previas de necesidades funcionales del negocio.

Tema 2: Metodología CRISP-DM: Cómo abordar un proyecto de analítica predictiva y su metodología

  • Objetivos de Negocio
  • Objetivos Funcionales
  • Calidad de los Datos
  • Problemas y Resolución
  • Desarrollo de los Modelos
  • Evaluación
  • Despliegue

Tema 3: Modelado no Supervisado complejo

  • Clústering Básico
  • Clústering Jerárquico
  • Optimizaciones con Algoritmos Genéticos
  • Clústering SOM
  • Metodología de aplicación y modelos escalados y jerarquía

Tema 4: Modelado Supervisado complejo

  • Modelado Básico
  • Boosting, Bagging, Vote....
  • Modelado Jerárquico en Escala
  • DeepLearning
  • ProcessMining

Tema 5: Lenguaje Natural

  • Análisis del Corpus
  • Aplicación del Corpus en modelos supervisados y no supervisados
  • Caso de uso; Buscadores, Chatbots, etc...
  • Iniciación a la semántica.

Datos Generales

  • Ponente: Aitor Moreno Fernandez de Leceta
  • Fecha: 14,15,16,21,22 y 23 de mayo
  • Horario: 17:30 a 20:30
  • Precio Matrícula: 175 € Col (145 € no col) y 220 € externos.

Inscripciones


Plaza Gerardo Armesto, 2 - 1º 01008 Vitoria-Gasteiz
Tfno: 945 22 09 29 E-mail: colegio-oficial@itiaraba.org
Horario de Atención al público:
Lunes a Jueves: de 9 a 14 y de 16 a 19
Viernes: de 9:00 a 14:00