HEFESTO v2.0: On Line & ePub

Buenas.
Después de varias horas de dedicación he terminado de actualizar en su totalidad la versión On Line de HEFESTO que se encuentra en Dataprix: ver hefesto online...
Por otra parte, Nicolas Gutierrez, se ha tomado la molestia de convertir HEFESTO en formato ePub (formato estándar para archivos e-book): descargar hefesto.epub...

 

HEFESTO v2.0

HEFESTO v2.0Buenas, me complace mucho anunciarles que ya está listo HEFESTO versión 2.0: "DATA WAREHOUSING: Investigación y Sistematización de Conceptos - HEFESTO: Metodología para la construcción de un Data Warehouse".

Se han hecho muchas actualizaciones tanto en la parte teórica, como en la metodológica.
A continuación un pequeño listado de las secciones nuevas que se han incluido...

 

Libro BI: Business Intelligence, Competir con Información

Business Intelligence. Competir con informaciónLibro Business Intelligence: competir con Información. Esta excelente obra explica en qué consiste el Business Intelligence y puede ser una gran guía para abordar proyectos de BI. Está orientado sobretodo para directivos de pymes que quieran entrar en el mundo BI, y hacer su empresa más competitiva, por lo que el lenguaje es claro y el contenido muy práctico. 

Introducción a la minería de datos

La minería de datos, o data mining, es el proceso no trivial de descubrir patrones válidos, nuevos, potencialmente útiles y comprensibles dentro de un conjunto de datos, según la definición de Piatetsky-Shapiro publicada en la revista "AI Magazine".

Para simplificarlo, podríamos decir que la minería de datos trata de extraer conocimiento a partir de los datos.

Mediante una serie de procesos aplicados en diferentes fases sobre los datos en bruto, y definidos por un experto que conozca el significado de estos datos, y tenga claros los objetivos que persigue, se pueden extraer relaciones entre estos datos, descubrir patrones ocultos y construir modelos que describan este conocimiento.

Las fases por las que debería pasar este proceso de descubrimiento de conocimiento son las siguientes:

- Definición de la tarea de minería de datos. ¿Qué objetivos se persiguen?

- Selección de los datos

- Preparación de los datos

- Aplicación de procesos de minería de datos sobre los datos preparados