Master DATA Mining, ¿Cuál elegir y por qué?

El Data Mining es un concepto bastante escuchado en la actualidad. Si quieres saber su significado, a continuación te traemos el Master Data Mining. En el siguiente documento estaremos hablando acerca de:

• ¿Qué es el DATA mining?
• Historia del surgimiento del DATA Mining.
• Principales características del Master DATA Mining.
• Técnicas en el proceso de minería.
• Aplicaciones del DATA Mining
• ¿Qué Master DATA Mining debo utilizar?

Qué es el DATA mining

El DATA Mining se le llama en inglés a lo que conocemos en español por minería. Esto consiste en la revisión de la información de un conjunto de datos. De esta operación se extraen los datos relevantes, saca la información oculta que son útiles para llevar a cabo diferentes procesos.

Su objetivo es clasificar grandes cantidades de información en tan solo minutos para así resolver problemas. Como te podrás imaginar, las principales aplicaciones del Master DATA Mining son empresariales. Ahora veamos cómo fue que surgieron estos términos con un poco de historia de la minería de datos.

Historia del surgimiento de la minería de datos

Los conceptos de DATA Mining se estaban utilizando en el mundo de la estadística desde los años 60. No fue hasta los años 80 que se comenzaron a aplicar en el mundo de la inteligencia artificial impulsado por Rakesh Agrawal, entre otros.

En el 2020 existían un total de 100 empresas que utilizaban este tipo de tecnología, ofreciendo soluciones múltiples a cuestiones empresariales. En la actualidad más de 80 países la utilizan y alegan buenos resultados en su utilización. 

Características del DATA Mining 

Para definir realmente en qué consiste y el concepto de DATA Mining, lo mejor es adentrarnos también en los aspectos que lo caracterizan. A continuación te traemos las principales características del DATA Mining:

• El DATA Mining es el encargado de explorar toda la información, cualquiera que sea, que se encuentran almacenados en las bases de datos. Esta función la puede hacer en poco tiempo lo cual es asombroso porque muchas veces estos archivos contienen a otros pequeños archivos y así sucesivamente ya que son documentos de hace años.
• El DATA Mining es capaz de minar la información contenida tanto en las bases de datos en el software de una computadora de la empresa, así como también clasificar los datos de las bases de datos de Internet.
• El DATA Mining tiene una serie de herramientas que te ayudan a poder clasificar mejor la información. Para convertirte en un minero no necesariamente tienes que tener conocimientos de programación o de informática, basta con hacer un buen uso de cada una de ellas y encontrarás fácilmente lo que buscas.
• A través del DATA Mining y de sus procedimientos puedes fácilmente encontrar entre la basura de archivos y bases de datos de la empresa siguiendo los patrones marcados de búsqueda, hasta encontrar el objetivo trazado.
• Una de las principales características el DATA Mining es que la misma se produce en 4 etapas fundamentales:

• Determinar el patrón de búsqueda.
• Identificación del modelo.
• Recopilación de la información.
• Procesamiento de la información.

A continuación explicaremos cada una de estas etapas más detalladamente:

Determinar el patrón de búsqueda

En esta primera etapa, podríamos decir que la más importante, el minero debe decidir el patrón de búsqueda que va a realizar. Para ello tiene que estar bien claro el tipo de información que se desea encontrar y luego asignarle una variable que sea acorde y semejante a ella. 

Con esta norma el programa logrará filtrar los datos y solo recopilará aquella que sea semejante a su muestra.

Identificación de la información

La segunda etapa en el proceso de la minería de datos es la identificación de los datos. Esta fase ocurre cuando el minador, según la pauta otorgada, va comparando archivo por archivo en toda la base de datos. Esto lo hace una y otra vez hasta haber establecido una comparación con cada uno de ellos.

Recopilación de la información

Luego de que toda es clasificada por el minador, llega el momento de separar todos los datos basura de los que fueron seleccionados como similares al patrón propuesto. Estos datos encontrados  se almacenan en una ruta de salida para que posteriormente sean procesados y revisados por el personal.

Procesamiento de la información

Esta última etapa y no menos importante, casi que pasa desapercibida ante los ojos de cualquiera y no es más que el procesamiento de toda la información recopilada. 

Esta cantidad de datos a veces suele ser mucha o de gran peso, por lo que tarda unos segundos en ser analizada. Finalmente los datos obtenidos por la minería son entregados en las manos del personal calificado y se evalúa . 

Esta tarea por supuesto le será mucho más fácil que rebuscar entre todos los archivos de las bases de datos. Por tanto podemos decir que el DATA Mining es una potente herramienta que nos facilita en gran manera el trabajo de clasificación de la información.

Técnicas en el proceso de minería

En el proceso de la minería de datos podemos mencionar una serie de técnicas que nos ayudan a identificar mejor un tipo de información. A continuación te mencionaremos algunas para que las conozcas mejor:

• La red neuronal: La red neuronal es una de las técnicas más representativas en la estadística y las ciencias informáticas. Muchos de los expertos afirman que son todo un paradigma en los procesos de búsqueda y procesamiento de la información. Las redes neuronales en la informática están inspiradas propiamente en el sistema nervioso que tenemos todo los seres vivos del reino animal. 

Pero volviendo al tema, técnicamente, cuando decimos red neuronal estamos hablando de un sistema que está interconectado y que todo este sistema en conjunto con todos los integrantes del mismo, las neuronas por así decirlo, trabajan en conjunto en la búsqueda y el procesamiento de la información.

• Modelos matemáticos: Los modelos matemáticos son otras de las técnicas que se aplican en el DATA Mining. Estos no son más que expresiones que se representan como ecuaciones o igualdades. A través de ellos podemos conocer la variable y como esta cambia en la búsqueda del objetivo deseado.
• Árboles temáticos: A menudo utilizamos los árboles para caracterizar y poder entender mejor un determinado proceso. Estos suelen actuar como diagramas y cada una de sus ramas en orden y de forma descendente son las etapas del proceso. Por ejemplo tenemos el genealógico, tan conocido por todos.

Pero en el mundo de la informática y la estadística las cosas no son tan simples como los genealógicos. Esta herramienta se suele utilizar para hacer más simple el proceso. A ellos se les conoce como árboles de decisión.

Se emplean en la búsqueda de la información, se utilizan como diagramas siguiendo una serie de procesos y condiciones que pueden o no ser la solución al problema. Sirven de mapa conceptual y guían todo lo que es el proceso y la resolución de las incógnitas.

• La regresión: La regresión es una herramienta muy utilizada en la obtención de los datos. Funciona al tener una variable objeto de la búsqueda y a través de esta se compara toda la información hasta encontrar los que son similares. 

Esta tarea suele complicarse cuando existen más de una variable, entonces es más compleja y toma más tiempo o simplemente puedes utilizar otros útiles del Mining.

• Agrupamiento: Esta herramienta consiste en el agrupamiento de varios vectores que caracterizan un criterio. De acuerdo a estos radios de búsqueda se puede diferenciar un tipo de dato de otro. Estos factores de clasificación (o vectores), responden a una serie de atributos ya sean de tipo cuantitativo o cualitativo. 

En base a las semejanzas y diferencias que esta herramienta pueda determinar es que se clasifica la información y se realiza la búsqueda de los objetivos.

• Serie en el tiempo: Otra de los útiles del Master DATA Mining que podemos mencionar son las series de tiempo. ¿En qué consiste este mecanismo? Las series de tiempo son las que te permiten estudiar el comportamiento de una determinada variable objeto de estudio en el tiempo.

Ellos se realizan con el objetivo de realizar predicciones acerca de su futuro comportamiento y finalmente con la información recopilada podemos estimar cuáles serán los resultados y qué cambio en la estructura de la variables pueden ocurrir. De este modo podemos ser más certeros a la hora de dar soluciones.

Aplicaciones del Master DATA Mining

La minería de datos es un útil muy potente que se puede utilizar de diversas maneras. Algunas de las aplicaciones del Master DATA Mining son:

• Comercio y marketing: Una de las aplicaciones que tiene la minería de datos es el mundo del marketing, ya que mediante estos procesos de extracción de la información puedes determinar los gustos y necesidades de nuestros usuarios. Esta carta bajo la manga nos será muy útil a la hora de lanzar un producto.
• En la banca: También en el comercio se utiliza mucho la minería de datos sobre todo en la banca. ¿De qué forma la minería facilita los servicios bancarios ? Una de las utilidades de estas herramientas que podemos mencionar es determinar las acciones que un cliente realiza con su tarjeta de crédito.

De esta manera el banco puede verificar si comete o no infracciones. Funciona de igual forma y filtra todos los archivos almacenados en las bases de datos utilizando como variable la tarjeta que se desea obtener una información. 

De esta forma es muy fácil controlar que los clientes compren con las tarjetas de créditos más de lo que pueden.

• Medicina: Aunque en la medicina todavía estas herramientas continúan en estudio para su aplicación se cree que puedan ser buenas vías para determinar las enfermedades y el tratamiento adecuado para cada una de ellas.

Qué Master DATA Mining debo utilizar

Si quieres aprender a utilizar las herramientas de DATA Mining y no sabes cuales son las mejores que puedes usar aquí te traemos las mejores opciones para ti:

1. Master Oficial Big DATA: Para aprender a utilizar la minería de datos el Master Oficial Big DATA es la mejor opción para ti. Consiste en videoconferencias que se imparten en la tarde para todas aquellas personas de cualquier edad que les pueda interesar este espacio.

Es recomendable para los graduados universitarios y que ostenten el título de ingenieros en informática o telecomunicaciones. Está principalmente enfocado a plantar las bases de la gestión de datos.

1. Master Big DATA Analytics: Este Master en Big DATA se imparte principalmente en los países europeos como España. Para registrarte y acceder a ella, lo puedes hacer de forma online y te va a brindar todos los conocimientos que necesitas para convertirte en minador de datos. 
2. Master Big DATA & Business Analytics: Este curso también lo puedes pasar de forma online desde cualquier parte del mundo. Su formación se enfoca principalmente en concretar los conocimientos de minería en aquellas personas que ya son profesionales, por lo que si ya has pasado otros cursos, este te va a servir para profundizar más tus conocimientos.
3. Master Big DATA International Campus: A través de estas disciplinas puedes aprender a minar datos, todas las técnicas de minería y enfocadas principalmente al marketing y el comercio. Además te facilita obtener los conocimientos necesarios para adquirir doctorados y máster en minerías.
4. Master Big DATA & Business: Estas clases tienen el objetivo de aportar a los alumnos todos los conocimientos necesarios para aplicarlos en las minerías de datos. Además les brindan una profunda información acerca de las formas de utilizar correctamente cada una de las herramientas y cuales emplear ante diferentes situaciones.
5. Master Big DATA & Business Intelligence: El Master Big DATA  y Business Intelligence te ofrece materiales de estudio online que son muy buenos a la hora de aprender a minar. Además como es bastante general lo puedes emplear para instruirte no importa la aplicación que le darás a esos conocimientos. 

Como puedes ver la minería de datos es un tema bastante extenso e importante en el mundo de hoy. Si aprendes a usar esta poderosa herramienta te será muy útil a la hora de analizar más rápido grandes cantidades de datos y optimizará tu trabajo.