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Data Mining o la minería de datos es el proceso de clasificar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y establecer relaciones para resolver problemas a través del análisis de datos. Gracias a ella, las empresas pueden predecir tendencias y tomar mejores decisiones. Por esta razón, el Data Mining, ubicado dentro de Data Science, es una rama con tanto interés empresarial. Ahora bien, ¿cómo se trabaja en Data Mining? Es hora de investigarlo:

Etapas fundamentales del Data Mining

Los principales procesos de los que se encargan expertos en Data Mining son:

1. Determinacion de los objetivos/problemas

Un proyecto de Data Mining comienza con la comprensión del problema comercial. Los expertos en Data mining, en negocios y en dominios trabajan en estrecha colaboración para definir los objetivos del proyecto y los requisitos desde una perspectiva comercial. El objetivo del proyecto se traduce en una definición de problema. En esta fase, las herramientas de Data Mining aún no se requieren.

2. Exploracion de los datos

Los expertos en dominios entienden el significado de los metadatos. Recopilan, describen y exploran los datos. También identifican los problemas de calidad de los datos. Es vital un intercambio entre los expertos con máster en Data mining y los expertos en negocios de la fase de definición del problema.

En la fase de exploración de datos, las herramientas tradicionales de análisis de datos como la estadística se utiliza para explorar los datos.

3. Preparación de los datos

Los expertos de dominio crean el modelo de datos para el proceso modelado. Recopilan y formatean los datos porque algunas de las funciones de minería solo aceptan datos en un formato determinado. También crean nuevos atributos que derivan de los actualos, por ejemplo un valor promedio.

En esta fase de preparación de datos, los datos se modifican varias veces. La preparación de los datos para la herramienta de modelado mediante la selección de tablas, registros y atributos, son tareas típicas en esta fase. El significado de los datos no ha cambiado.

Los expertos en Data Mining seleccionan y aplican varias funciones de minería para el mismo tipo de problema. Algunas de las funciones de minería requieren tipos de datos específicos. Los expertos con máster en Data Mining o Data Science deben evaluar cada modelo para cada tipo especifico.

4. Modelado

La fase de modelado y la fase de evaluación están acopladas. Se pueden repetir varias veces para cambiar los parámetros hasta que se alcancen los valores óptimos. Cuando se completa la fase final de modelado, se ha construido un modelo de alta calidad.

5. Evaluación

Los expertos con máster en Data Mining evalúan el modelo. Si el modelo no satisface las expectaciones, vuelve a la fase de modelado y reconstruye el modelo cambiando los parámetros hasta que los valores óptimos son conseguidos. Una vez los parámetros son alcanzados con el modelo, pueden extraer explicaciones del negocio y responder a las siguientes cuestiones:

  • ¿El modelo logra el objetivo comercial?
  • ¿Han sido considerados todos los problemas del negocio?

6. Desarrollo

Finalmente, los expertos en Data Mining usan los resultados exportando los resultados en bases de datos o en cualquier otra aplicación.

Herramientas y técnicas del Data Mining

Las técnicas que se requieren al realizar un Master en Data Mining se utilizan en muchas áreas de investigación, incluidas las matemáticas, la cibernética, la genética y el marketing. Si bien las técnicas de Data Mining son un medio para impulsar la eficiencia y predecir el comportamiento del cliente, si se utiliza correctamente, una empresa puede diferenciarse de la competencia mediante el uso del análisis predictivo.

Data Mining integra la información recopilada por métodos y técnicas de minería de datos tradicionales en la web. La minería web tiene como objetivo comprender el comportamiento del cliente y evaluar qué tan efectivo es un sitio web en particular.

Otras técnicas de minería de datos incluyen enfoques de red basados en aprendizaje multitarea para clasificar patrones, garantizar la ejecución paralela y escalable de algoritmos de minería de datos, la minería de grandes bases de datos, el manejo de tipos de datos complejos y relacionales, y el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un tipo de herramienta de minería de datos que diseña algoritmos específicos para aprender y predecir

En general, los beneficios de Data Mining provienen de la capacidad de descubrir patrones ocultos y relaciones en datos que pueden usarse para hacer predicciones que impactan a las empresas. Gracias a ellos, las empresas podrán planificar mejor sus estrategias y actuar en consecuencia. Por esta razón, la demanda de expertos con un máster en Data Mining o Data Science cada vez es mayor. Se trata de una de las profesiones con más futuro actualmente, y está muy claro por qué. Si quieres ser uno de ellos, no dudes en formarte para ello. ¡No te arrepentirás!

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