Data mining

Escuche un significado que me gusto en otro curso: 😄

"Data mining, consiste en torturar los datos hasta que confiesen"

El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

Data Mining: Se utiliza para minar datos, se basa en extraer datos de donde sea que estén, organizarlos y que puedan ser utilizables.

De los mejores profesores de platzi!

Data Mining: es la técnica aplicada a fuentes de datos que pueden bien organizadas o no estar organizadas, para extraer datos que proveen de valor y sentido a los datos existentes, pero organizados de una manera mas aprovechable

Me llama mucho la atención el data mining porque trabajo en una empresa que no aprovecha sustancialmente todos los datos que origina en su proceso de tratamiento de aguas y considero que aplicarlo daría muy buenos resultados sobre el aprovechamiento de reactivos y en general de varias variables que pueden optimizarse si se considera su estudio y ordenamiento.

tenía más expectativa sobre esta clase en particular, habló mucho pero no dijo nada.

Vale, creo que admiraré a los data miners, hacer eso debe ser un dolor, tener que ir a buscar aquí y allá, relacionar los datos y demás… ufff

Cual seria la mejor solución a una base de datos SQL donde se guardan muchos registros diarios?

Recomendó continuar con ETL para aprender las técnicas de extracción de datos… muy muy interesante. Si lo piensan bien esta necesidad es enorme y nosotros nos podemos posicionar en el inicio de esta gran tendencia

La minería de datos explora y analiza datos de gran volumen para descubrir reglas y patrones relevantes.

Se le considera como una disciplina de la ciencia de los datos que describe datos históricos. Su objetivo es predecir resultados futuros.

Además, sus técnicas facilitan la creación de modelos de aprendizaje automático (machine learning, ML) que hacen realidad las aplicaciones modernas de inteligencia artificial (IA), como los algoritmos de los motores de búsqueda y los sistemas de recomendación.

El Data Mining se dedica a minar datos, a extraerlos de donde sea que estén (archivos muertos, base de datos actual, etc…) y hacer sentido de ellos para darles un uso.

Me gusto la clase

Que cool esta clase. Israel, si algun dia lees esto sigueme en mi Instagram(jjcalde21). Sos mi idolo, o al menos pasame tu Instagram 😄

Data Mining --> Sacar datos de donde estén y organizarlos para que tengan sentido y sea aprovechables

¿Hay cursos sobre este tema?

Excelente vídeo instructor Israel, para verificar si entendí claramente, Data Mining es la práctica de extraer datos, organizarlos, darles sentido y almacenarlos de forma correcta. ¿Esta práctica se aplica tanto a los medios físicos (Documentos, Carpetas) como a los electrónicos o solo los electrónicos? Es decir, ¿Puedo indicar que estoy haciendo Data Mining si tomo las facturas viejas y los organizo en bases de datos?

Entendido. Vamos a excavar en los datos de las empresas.
Data Mining

DATA MINING
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Es una disciplina o técnica que se dedica a minar datos (extraer datos de donde se encuentren) de un archivo muerto, la base de datos actual o multiples fuentes de datos y darle sentido a los mismos aplicando técnicas como ETL. Muchas de las fuentes históricas de datos de una empresa no disponen de un buen sistema, no tienen sentido, no tienen cohesión y no tienen relación (datos en bruto, tablas sin nombre, datos aislados, bases de datos sin normalización, etc).
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Esta disciplina surge junto con Data Warehouse, ETL y Business Intelligence fueron conceptos ampliamente ligados debido a que son problemas nuevos que surgieron con los grandes volúmenes de datos e históricamente no se habían tratado antes con la persistencia de los datos. Ya que inicialmente todo se trataba con las RDB.
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Todas estas nuevas disciplina y/o técnicas junto con los datos extraídos se aplican en Machine Learning o Business Intelligence.

¿Cómo funciona el Data Mining?

Imagine que tiene un cofre lleno de monedas de diferentes tamaños, formas y colores, pero no sabe cuales son valiosas y cuales no. Mediante Data Mining, usted podría explorara meticulosamente el cofre, examinando moneda por moneda, identificando aquella que es rara, valiosa o tiene características únicas. De esta manera, descubriría patrones ocultos, como las monedas más valiosas que se repiten en ciertos conjuntos o las combinaciones de colores que indican rareza.

OMG!!! Se acaban de abrir mis ojos! En el Data Mining hay un enorme potencial para el uso de muchos de los conocimientos que he aprendido en Platzi

Muy buena clase, esta metodología la requieren muchas empresas actuales que han tenido múltiples sistemas de información que manejaban bases de datos de todo tipo y que pueden llegar a necesitar la extracción de información histórica de gran importancia para el core del negocio.

La minería de datos nos ayuda a encontrarle sentido a los datos que se consideran importantes y han sido alojados por un largo tiempo en una organización.

Con cada reto debe salir el ingenio, es cuestión de unir las diferentes herramientas provistas.
Sumando la persistencia del DataMining con la Velocidad del BigData y asi sucesivamente hará que cualquier reto sea superado con un buen manejo de Base de Datos

Definitivamente una de las mas usadas en las empresas.

Data Mining (minería de datos)

• Es un proceso de descubrimiento y extracción de patrones ocultos y conocimiento valioso a partir de grandes conjuntos de datos. Utiliza técnicas y algoritmos avanzados para explorar datos, identificar relaciones y tendencias, y obtener información útil que puede ser utilizada para tomar decisiones empresariales, pronosticar resultados y resolver problemas complejos. Aquí hay una explicación más detallada sobre la Minería de Datos:

Extracción de conocimiento:

• El Data Mining tiene como objetivo principal la extracción de conocimiento y patrones ocultos de los datos. Los datos brutos pueden contener información valiosa, pero a menudo está enterrada en volúmenes masivos de información. El Data Mining ayuda a revelar esa información oculta.

Proceso iterativo:

• El Data Mining es un proceso iterativo que implica múltiples etapas, desde la selección y preparación de datos hasta el modelado, evaluación y despliegue de resultados. Cada etapa puede implicar la aplicación de diferentes técnicas y algoritmos.

Fuentes de datos:

• Los datos utilizados en el Data Mining pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos empresariales, registros de transacciones, datos de sensores, redes sociales, registros médicos, y más. Cuantas más fuentes de datos se utilicen, mayor será la riqueza de la información que se puede extraer.

Preprocesamiento de datos:

• Antes de aplicar técnicas de Data Mining, los datos suelen pasar por una fase de preprocesamiento. Esto implica limpiar los datos (eliminar valores atípicos y datos incorrectos), transformarlos (normalizar, codificar, etc.) y seleccionar las características más relevantes.

minar
mi menta: CRIPTOS

Extraer datos -> Tratarlos -> Darles un sentido

Minería de datos muy buena class!

El Data Mining,hace referencia a extraer los datos de cualquier tipo de archivo

In a nutshell:
Data mining is a process used by companies to turn raw data into useful information.

El data mining es como una auditoria pero a nivel de la estructura de almacenamiento de la información

Apuntes de la clase:
https://github.com/DanielGB00/fundamentos-BD#data-mining

Los datos son un recurso muy valioso, hay que tratarlos con respeto y no echarlos al vertedero jaja 😄

Data Mining

Es la disciplina que se encarga de extraer, tratar y estructurar los datos almacenados en un sistema “caótico”. Guardando el de resultado de “minar los datos” en un sistema coherente y normalizado.

Resumiendo, nos enfocamos en lo importante de los datos, luego de esto, procedemos a analizar las cosas importantes para ver que cuestiones utiles podemos encontrar en ellos y después los almacenamos pero ya de una manera mas aprovechable.

Excelente explicaciòn en cada capitulo

Entonces el data mining es como una auditoria pero a nivel de la estructura de almacenamiento de la información, probablemente sea un trabajo pesado pero seguro tendrá su recompensa

El Data Mining se dedica a minar datos, a extraerlos de donde sea que estén (archivos muertos, base de datos actual, etc…) y hacer sentido de ellos para darles un uso.

yo le entendí que el data mining seria como si nosotros fuera Víctor Frankenstein y utilizara los datos dispersos para crear algo en lo que me sirvan

Tengo un actual sistema y esto me lleva a pensar que todo lo tengo en el ambiente de producción y creo ya es necesario ir mirando esto porque tengo data desde hace 8 años, y son registros que en una consulta pasa de 40 segundo extrayendo data!! que bien vi esto!!

El data mining facilita entonces la transición de una base de datos diseñada originalmente para trabajar con poca información a big data.

Data Mining: Disciplina que se dedica a extraer los datos, independiente de donde se encuentren, tratarlos y hacer sentido de ella, estructurarlos y almacenarlos de tal manera que sean aprovechables, tengan cohesión.

Cuando es el momento preciso para migrar en una Datawarehouse, todo nuestro archivo histórico?.

Algunas de las técnicas de la minería de datos.

Descripción de datos
Limpieza de datos
Integración de datos
Trasformación de datos

como se hace data mining?

Perfecta explicacion y tema muy interesante para los que nos gusta el picopala picopala

Esta disciplina me parece interesante

Poner orden, esa es la magia que debe hacer el minero de datos

Data mining: Encontrar valor (oro) entre todos los datos (mina) que se tenga.

Esto si me parece realmente interesante y al mismo tiempo muy muy complicado.Me gustaría aprender más sobre Data Mining.

¿Qué es el minado de Datos o Data Mininig?
El minado de datos es un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de estos datos.

A pesar de que la idea del Data Mining puede parecer una innovación tecnológica muy reciente, en realidad este término apareció en los años sesenta conjuntamente con otros conceptos como, por ejemplo, el data fishing o data archeology. No obstante, no fue hasta los años ochenta cuando empezó su consolidación.

La minería de datos surgió con la intención o el objetivo de ayudar a comprender una enorme cantidad de datos y que estos pudieran ser utilizados para extraer conclusiones para contribuir en la mejora y el crecimiento de las empresas. Sobre todo, por lo que hace a las ventas o fidelización de clientes.

Su principal finalidad es explorar, mediante la utilización de distintas técnicas y tecnologías, bases de datos enormes de manera automática. El objetivo es encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos que se han ido recopilando con el tiempo. Estos patrones pueden encontrarse utilizando estadísticas o algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.

Por tanto, los datos son el medio o la base para llegar a conclusiones y transformar estos datos en información relevante, para que las empresas puedan abarcar mejoras y soluciones que les ayuden a conseguir sus objetivos.

Data mining

Es una disciplina que se dedica a minar datos. Se trata de extraer datos del lugar que se requieran encontrar, generalmente son almacenes de datos que no están bien organizados, entonces se requiere tratar de una forma especial esa extracción.

"Data mining, consiste en torturar los datos hasta que confiesen” — Wilmer Ropero C, 2020

Yo creo que los Data miners no se la han de pasar bien al tener que resolver todo la cantidad de datos desordenados

Data Mining: “minar datos”. Es la disciplina que se dedica a extraer datos de grandes reservorios de datos y darle sentido, e inclusive volver a guardarlos de forma más ordenada.

Entonces ¿Cómo funciona la minería de criptomonedas?

En resumen Datamining es el proceso por el cual se estructura y da sentido a datos historicos, que de otra forma serian imposibles de leer ya que no se encuentran almacenados en sistemas estructurados ni poseen una forma clara de leer los datos para saber que significa la informacion que se encuentra allí almacenada.
Ejemplo:
Toda la data historia de ventas de una compañia de los ultimos 20 años esta guardada en unos 1000 archivos de excel y debe pasarse a un sistema de base de datos para poder hacer consultas historicas

Data Mining: Se dedica a minar datos, a extraerlos de donde sea que estén, en el sentido de sacar patrones de estos datos, este tipo de patrones pasan a ser posteriormente analizados para establecer estrategia de marketing, intentar vender algun tipo de servicio y/o articulo, entre todo esto, el data mining es aplicable mas que todo a bases de datos inmensas puesto que piensa que cada like o cada comentario o accion que haces al momento de navegar en tu ordenador o dispostivos moviles deja una huella, esta tipo de huellas son los que se van analizando para reconocer los patrones respecto a tu comportamiento al momento de aplicar el data mining.

Para que vean que en mexico, realmente existe una necesidad por este tipo de profesionales…
y solo busques en un un portal y veran

El Data Mining deber indispensable en las grandes compañías. es una excelente herramientas, que genera un gran valor de decisión.

Data Mining
Disciplina dedicada al minado de datos, es decir extraer los datos donde estén y darles un sentido. Se aplica el tratado de archivos históricos en bruto

Excelente Clases!

Extraer - Tratar - Dar sentido

Minería de datos — Minero de datos–

Entonces con el data mining puedo optimizar una base de datos?

literalmente, minar

Queda claro lo de minarlos.

Primera vez que escucho sobre Data mining

Sencillo, soluciona problemas con datos. 😉

Muy interesante todo este mundo de las bases de datos

buena explicacion!..
excelente! ★★★★★

DataMining es una etapa del procesos KDD que mediante algoritmos y modelos procesa datos de calidad para comprender de forma clara el comportmiento de nuestros datos.

El objetivo fundamental del data mining es descubrir patrones, relaciones y conocimientos en los datos que no son obvios y que son difíciles de encontrar mediante métodos tradicionales de análisis. Al aplicar técnicas avanzadas y algoritmos complejos, el data mining permite a las organizaciones identificar tendencias, correlaciones y estructuras en grandes conjuntos de datos.

¿QUÉ ES EL ‘DATA MINING’?
La minería de datos o data mining es un proceso técnico, automático o semiautomático, que analiza grandes cantidades de información dispersa para darle sentido y convertirla en conocimiento. Busca anomalías, patrones o correlaciones entre millones de registros para predecir resultados, como indica el SAS Institute, uno de los referentes mundiales en analítica de negocios.

Mientras tanto la información crece sin parar. Un estudio de 2017 sobre big data revela que el 90% de los datos del mundo son posteriores a 2014 y su volumen se duplica cada 1,2 años. En este contexto, el data mining es una práctica estratégica considerada importante por casi el 80% de las organizaciones que aplican inteligencia empresarial (business intelligence), según Forbes.

Fuente: https://www.iberdrola.com/innovacion/data-mining-definicion-ejemplos-y-aplicaciones

60. Data mining

• Minar datos
• Extraer datos de donde sea que estén y hacer sentido de ellos, sacar algo de provecho.
• Data mining llega al rescate cuando se tiene mucha data en bruto y se quiere sacar cosas de provecho de la misma.

Tanto escuchar ese concepto en varios lados. Gracias Israel. Al fin pude comprender de forma sencilla que es.

El data mining o minería de datos es el proceso de descubrir patrones y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos utilizando técnicas estadísticas, matemáticas y de aprendizaje automático. El objetivo es identificar información valiosa y útil que pueda ser utilizada para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia en diversas áreas como el marketing, las finanzas, la salud y la seguridad, entre otros.

El Data Mining es como encontrar un tesoro escondido en una gran caja de juguetes. Imagina que tienes una caja llena de juguetes, pero hay un tesoro escondido en ella que no puedes ver a simple vista. Para encontrar el tesoro, necesitas examinar todos los juguetes en la caja y buscar pistas que te ayuden a encontrarlo.

En el mundo de los negocios, hay muchas empresas que tienen grandes cantidades de información que guardan en computadoras. Pero a veces, es difícil encontrar información importante en todos esos datos. Entonces, utilizan el Data Mining para buscar patrones o relaciones ocultas en esos datos que les puedan ayudar a tomar mejores decisiones.

En resumen, la minería de datos es una técnica de análisis de datos avanzada que se utiliza para descubrir patrones, relaciones y conocimientos ocultos en grandes conjuntos de datos. Se utiliza en diversas industrias para obtener información valiosa y útil que pueda ser utilizada para la toma de decisiones empresariales.

El **data mining **se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como la toma de decisiones empresariales, la seguridad de la información, la investigación médica y la personalización de productos y servicios. Por ejemplo, el data mining puede ayudar a las empresas a identificar oportunidades de mercado, mejorar la eficiencia operativa y optimizar los procesos de negocios.

Data mining, oh por Dios

El minecraft de los datos

Les comparto el diagrama del Cross-Industry Standard Process for Data Mining, que resumidamente se trata de la metodología generalmente utilizada para llevar adelante procesos de Data Mining.

Básicamente es el inicio del Proceso para sacar Info valiosa de los Datos y empezar a crear una cultura Data Driven

Los datos por sí solos no significan nada. Data mining se encarga de darles sentido a un conjunto de datos.

DATA MINING

Extracción, procesamiento y guardado ordenado de datos!

• Disciplina dedicada a minar datos de diferentes fuentes o DB.
• Busca tratar de extraer los datos de dónde sea que estén(DB, archivo muerto, ETC) y darle un sentido a esa información.
• Extraer datos. tratarlos y darles un sentido.

Muy buena toda la informacion de estas clases

Yo podría pensar en el Data Mining como cuando se extraen esas pequeños trozos de diamante en medio de la roca. Es decir, la minería me permite encontrar lo valioso en medio de lo que no podría ser valioso. Resulta muy provechoso para las compañías que han guardado una cantidad relevante de datos históricos.

Lo que me quedo de la clase es que sería el paso previo para poder ejercerle BI a los datos.

Data Mining: disciplina que se dedica a minar datos para poder dar provecho a datos que no fueron tenidos en cuenta o no se usaron.

la explicación esta justa y precisa para una claro cada concepto a grandes rasgos y luego profundizar con otros cursos.