Qué es la minería de datos

La minería de datos educativos (EDM) describe un campo de investigación que se ocupa de la aplicación de la minería de datos, el aprendizaje automático y la estadística a la información generada en entornos educativos (por ejemplo, universidades y sistemas de tutoría inteligente). En un nivel alto, el campo busca desarrollar y mejorar los métodos para explorar estos datos, que a menudo tienen múltiples niveles de jerarquía significativa, con el fin de descubrir nuevas ideas sobre cómo la gente aprende en el contexto de tales entornos[1] Al hacerlo, EDM ha contribuido a las teorías del aprendizaje investigadas por los investigadores en psicología de la educación y las ciencias del aprendizaje[2] El campo está estrechamente vinculado al de la analítica del aprendizaje, y los dos han sido comparados y contrastados[3].
La minería de datos educativos se refiere a las técnicas, herramientas e investigaciones diseñadas para extraer automáticamente el significado de grandes repositorios de datos generados por las actividades de aprendizaje de las personas o relacionados con ellas en entornos educativos[4]. Por ejemplo, varios sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) hacen un seguimiento de información como el momento en que cada estudiante accedió a cada objeto de aprendizaje, cuántas veces lo hizo y cuántos minutos estuvo el objeto de aprendizaje en la pantalla del ordenador del usuario. Otro ejemplo es el de los sistemas de tutoría inteligente, que registran datos cada vez que un alumno envía una solución a un problema. Pueden recoger la hora del envío, si la solución coincide o no con la esperada, el tiempo transcurrido desde el último envío, el orden en que se introdujeron los componentes de la solución en la interfaz, etc. La precisión de estos datos es tal que incluso una sesión bastante corta con un entorno de aprendizaje por ordenador (por ejemplo, 30 minutos) puede producir una gran cantidad de datos de proceso para su análisis.

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Tutorial de minería de datos para principiantes

La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos. Dada la evolución de la tecnología de almacenamiento de datos y el crecimiento del big data, la adopción de técnicas de minería de datos se ha acelerado rápidamente en las últimas dos décadas, ayudando a las empresas mediante la transformación de sus datos en bruto en conocimiento útil. Sin embargo, a pesar de que la tecnología evoluciona continuamente para manejar los datos a gran escala, los líderes todavía se enfrentan a desafíos con la escalabilidad y la automatización.
La minería de datos ha mejorado la toma de decisiones de las organizaciones a través de análisis de datos perspicaces. Las técnicas de minería de datos que sustentan estos análisis pueden dividirse en dos propósitos principales: pueden describir el conjunto de datos objetivo o pueden predecir resultados mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático. Estos métodos se utilizan para organizar y filtrar los datos, sacando a la luz la información más interesante, desde la detección de fraudes hasta los comportamientos de los usuarios, los cuellos de botella e incluso las brechas de seguridad.

Tutorial de minería de datos para principiantes – great learning

Oracle Data Mining (ODM) es una opción de Oracle Database Enterprise Edition. Contiene varios algoritmos de minería de datos y análisis de datos para la clasificación, predicción, regresión, asociaciones, selección de características, detección de anomalías, extracción de características y análisis especializados. Proporciona medios para la creación, gestión y despliegue operativo de modelos de minería de datos dentro del entorno de la base de datos.
Oracle Corporation ha implementado una variedad de algoritmos de minería de datos dentro de su producto de base de datos relacional Oracle Database. Estas implementaciones se integran directamente en el núcleo de la base de datos Oracle y operan de forma nativa sobre los datos almacenados en las tablas de la base de datos relacional. Esto elimina la necesidad de extraer o transferir los datos a servidores de minería/analítica independientes. La plataforma de la base de datos relacional se aprovecha [¿por quién?] para gestionar de forma segura los modelos y ejecutar eficazmente las consultas SQL sobre grandes volúmenes de datos. El sistema se organiza en torno a unas pocas operaciones genéricas que proporcionan una interfaz general unificada para las funciones de minería de datos. Estas operaciones incluyen funciones para crear, aplicar, probar y manipular modelos de minería de datos. Los modelos se crean y almacenan como objetos de la base de datos, y su gestión se realiza dentro de la base de datos, de forma similar a las tablas, vistas, índices y otros objetos de la base de datos.

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Minería de datos (introducción para estudiantes de negocios)

La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos. Dada la evolución de la tecnología de almacenamiento de datos y el crecimiento del big data, la adopción de técnicas de minería de datos se ha acelerado rápidamente en las últimas dos décadas, ayudando a las empresas a transformar sus datos brutos en conocimiento útil. Sin embargo, a pesar de que la tecnología evoluciona continuamente para manejar los datos a gran escala, los líderes todavía se enfrentan a desafíos con la escalabilidad y la automatización.
La minería de datos ha mejorado la toma de decisiones de las organizaciones a través de análisis de datos perspicaces. Las técnicas de minería de datos que sustentan estos análisis pueden dividirse en dos propósitos principales: pueden describir el conjunto de datos objetivo o pueden predecir resultados mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático. Estos métodos se utilizan para organizar y filtrar los datos, sacando a la luz la información más interesante, desde la detección de fraudes hasta los comportamientos de los usuarios, los cuellos de botella e incluso las brechas de seguridad.