Introducción al data mining, comenzando desde sus inicios allá por 1960. Cómo ha ido evolucionando la minería de datos hasta el día de hoy, y cómo se relaciona con el data warehousing, el business intelligence, el aprendizaje automático (machine learning), y en el momento actual con el data science y con big data.
Se explica cuáles son las tipologías de técnicas de minería de datos, como los algoritmos supervisados y no supervisados, clustering, de clasificación, de segmentación, regresiones lineales y cuadráticas, redes neuronales, árboles de decisión..
También se enumera software específico para Data mining: Weka, R, Matlab, Clementine, RapidMiner, Knime..
 

En esta conferencia sobre Data Science el consultor Hector Cuesta explica cuáles son los orígenes del Data Science, en qué consiste, y cuáles son los pasos de resolución de un problema de Ciencia de Datos:

Video de introducción al curso online The Analytics Edge, de MITx en la plataforma edX.
The Analytics Edge es un curso online gratuíto, basado en la materia de la misma asignatura del MIT The Analytics Edge, centrada en la importancia de la analítica de datos para la evolución de la sociedad, especialmente de las empresas y la industria.
El curso comienza presentando ejemplos reales de aplicación de analítica de datos avanzada, como los llevados a cabo por el supercomputador IBM Watson, eHarmony, Moneyball, el Framingham Heart Study o Netflix.
A través de estos ejemplos, y con la ayuda del software estadístico open source R, se enseñan y practican diferentes métodos analíticos: