• Descubrir las bases de datos de soporte a la decisión y toda la
problemática asociada tanto a su construcción y desarrollo como a la
extracción de conocimiento de las mismas y enfrentarse a un proye... • Descubrir las bases de datos de soporte a la decisión y toda la
problemática asociada tanto a su construcción y desarrollo como a la
extracción de conocimiento de las mismas y enfrentarse a un proyecto de
Data Mining con los conocimientos suficientes pudiendo abordar
cualquiera de sus fases de desarrollo finalidad la descripción precisa
del proceso de KDD.

• Entender en qué consiste el Data Mining en términos generales y
aprender a aplicar la metodología CRISP-DM en un proyecto de Data
Mining.

• Conocer los diferentes métodos de resolución de problemas que se
dan en Data Mining para ser capaces de identificar ante qué situaciones
se debe utilizar cada uno de ellos.

• Conocer tanto el concepto como el funcionamiento de las técnicas
más importantes diseñadas para dar resolución a los problemas
descriptivos y predictivos de Data Mining, así como estas deben
aplicarse.

• Conocer cada una de las fases de un proyecto de Data Mining, siendo
capaz de aplicar los conceptos teóricos y prácticos de las técnicas
de análisis de datos en la resolución de los problemas planteados en
cada objetivo del proyecto.

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