Enseñanza de la minería de datos y el impacto de las herramientas de software utilizadas

Autores
Lanzarini, Laura Cristina; Villa Monte, Augusto
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La Minería de Datos reúne a las técnicas que, a partir de datos almacenados en grandes bases de datos, poseen la capacidad de adquirir conocimiento nuevo, novedoso y potencialmente útil. Permite obtener modelos predictivos y/o descriptivos que ayudan a la toma de decisiones. El mayor obstáculo que enfrentan los alumnos durante todo el proceso de aprendizaje radica en el desconocimiento de la solución del problema planteado. A diferencia del enfoque convencional, se dispone de ejemplos o muestras del problema de las cuales debe extraerse la solución. No se plantean hipótesis a verificar sino que las relaciones entre los datos disponibles deben surgir en forma automática. Por otro lado, las técnicas Minería de Datos hacen uso de una gran cantidad de conceptos vistos en asignaturas previas que no sólo pertenecen al área de Programación sino también de la matemática ya que se requieren conocimientos de Algebra y Cálculo Vectorial. Los autores de este trabajo son docentes de la asignatura “Minería de Datos utilizando Sistemas Inteligentes” que se dicta en la Facultad de Informática de la UNLP desde 2012 y cuentan con una rica experiencia en el tema que puede ser de interés para la comunidad educativa, tanto en lo referido al enfoque utilizado para dictar la asignatura como a las herramientas de software utilizadas.
Eje: Tecnología en Educación.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
sistemas inteligentes
Data mining
estrategias adaptativas
selección de atributos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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