Curso en Análisis de Datos

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TEMA 1:Machine learning con R: modulos supervisados y no supervisados.

– 1. Metolodgía CRISP-DM

– 2. Introducción a la estadística y correlación

– 3. Tipos de algoritmos: Supervisados y no supervisados

– 4. Algoritmos supervisados: Regresión lineal y logística, árboles de decisión y KNN

– 5. Evaluación de modelos

– 6. Algoritmos no supervisados.Análisis de Componenetes Principales y cluster jerárquico y no jerárquico

TEMA 2: Text mining y web scraping.

– 1. Introducción al text mining, definiciones y aplicaciones reales.

– 2. Web Scraping: Extracción de datos de API Twitter

– 3. Limpieza de texto y tokenización

– 4. Algoritmo TF-IDF (Term Frequency e Inverse Document Frecuency)

– 5. Wordcloud y distintas visualizaciones

– 6. Análisis de sentimientos aplicado a text mining

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Análisis de Datos