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Reglas de asociación
Reglas de asociación y gráficos relacionados con arules
Mg. Juan Manuel Fernández
Profesor Adjunto Exclusiva (UNLu)
Profesor Adjunto (UNTREF)
Ingeniería de Features (atributos textuales)
Laboratorio 08: Ingeniería de Features (atributos textuales)
Minería de Datos Maestría en Explotación de datos y Descubrimiento de Conocimiento
Universidad de Buenos Aires
Imputación de datos faltantes
Laboratorio 05: Tratamiento de datos faltantes
Minería de Datos Maestría en Explotación de datos y Descubrimiento de Conocimiento
Universidad de Buenos Aires
Análisis de datos faltantes
Laboratorio 05: Tratamiento de datos faltantes
Minería de Datos Maestría en Explotación de datos y Descubrimiento de Conocimiento
Universidad de Buenos Aires
LAB01: Resolución propuesta
Laboratorio 01: Análisis exploratorio de datos en R
Minería de Datos
Maestría en Explotación de datos y Descubrimiento de Conocimiento Universidad de Buenos Aires
Nociones de manejo de ruido en R
Laboratorio 02: Preprocesamiento -Parte I-
Minería de Datos
Maestría en Explotación de datos y Descubrimiento de Conocimiento Universidad de Buenos Aires
Nociones de detección de atributos redundantes en R
Laboratorio 02: Preprocesamiento -Parte I-
Minería de Datos
Maestría en Explotación de datos y Descubrimiento de Conocimiento Universidad de Buenos Aires
Nociones de integración de datos en R
Laboratorio 02: Preprocesamiento -Parte I-
Minería de Datos Maestría en Explotación de datos y Descubrimiento de Conocimiento
Universidad de Buenos Aires
Análisis Exploratorio de Datos con R
Laboratorio 01: EDA con R
Minería de Datos Maestría en Explotación de datos y Descubrimiento de Conocimiento
Universidad de Buenos Aires
El dataframe en R
Laboratorio 01: EDA con R
Minería de Datos Maestría en Explotación de datos y Descubrimiento de Conocimiento
Universidad de Buenos Aires
Análisis Exploratorio de Datos con R
Resolución propuesta a las consignas del TP00:
https://github.com/bdm-unlu/2020/blob/master/TPs/TP00/TP00%20-%20Revision%20Estadistica.pdf
Análisis Exploratorio de Datos con R
Clase 1: Presentación sobre Análisis Exploratorio de Datos e Introducción a R con R Studio.
Missing Values (LAB04)
Métodos de imputación de datos.
Curso: Data Mining (UBA)
Detección de Outliers (LAB03)
Técnicas Univariadas: RIQ, SD, Z-SCORE
Técnicas Multivariadas: Mahalanobis, LOF
Preprocesamiento (Parte I)
Técnicas de preprocesamiento:
- Integración de datos,
- Manejo de ruido,
- Detección de atributos redundantes.
Análisis Exploratorio de Datos
Curso: Minería de Datos
Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento
Universidad de Buenos Aires
Presentación: Reducción de dimensionalidad
LAB04 DM-UBA: Reducción de dimensionalidad (Preprocesamiento -Volumen IV)
EDA & Preprocessing
LAB01 DMUBA: Análisis Exploratorio y Preprocesamiento (Volumen I)