Actividad

Objetivo de la actividad

El participante identificará eficazmente los modelos de análisis de datos de la minería de datos.

Instrucciones

Los siguientes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

1. Investiga sobre cada uno de los siguientes modelos de análisis de datos, utilizando al menos una fuente confiable:

1. Supervisados
1. Clasificación:
• Árboles de decisión.
• Regresión logística.
2. Regresión:
• Regresión lineal.
3. Series de tiempo:
• ARIMA.

2. No supervisados
1. Agrupamiento o clustering:
• K-means.
2. Reglas de asociación:
• A priori.

2. Para cada uno de los modelos responde las siguientes preguntas:

• ¿Cómo funciona el algoritmo del modelo?
• ¿Cuándo se utiliza?

3. Crea una cuenta en Github o Kaggle y obtén un Jupyter Notebook con el código en Python de cada uno de los modelos investigados.
4. Incluye una explicación sobre lo que hace cada uno de los Jupyter Notebooks que conseguiste.
5. Incluye en tu investigación:
   • Guarda tu investigación en formato de reporte, incluye los Jupyter Notebooks.
   • Incluye todos los modelos de análisis de datos solicitados.   
   • Agrega una sección titulada referencias bibliográficas, en formato APA las referencias utilizadas en el desarrollo de tu actividad.

Checklist:

• Comprende las similitudes y diferencias entre los modelos de análisis de datos investigados.
• Reflexiona en el algoritmo de los modelos.
• Comprende el uso de los algoritmos de los modelos.