La Minería de Datos se utiliza en las organizaciones en diversas aplicaciones, como la comprensión del marketing de los consumidores, el análisis de productos, la demanda y el suministro, el comercio electrónico, la tendencia de inversión en acciones y bienes raíces, las telecomunicaciones, etc. Esta se basa en algoritmos matemáticos y habilidades analíticas para encontrar patrones dentro de la enorme colección de bases de datos.

Una de las múltiples aplicaciones que tiene la Minería de Datos es la de los algoritmos de reglas de asociación, los cuales tienen como objetivo encontrar relaciones dentro un conjunto de transacciones, en concreto, ítems o atributos que tienden a ocurrir de forma conjunta, en este curso aplicaremos el Apriori uno de los más utilizados.

Asimismo, la Minería de Textos es un campo de investigación de gran crecimiento en la actualidad por las capacidades que brindan para analizar expresiones textuales ya sean de documentos, artículos web, comentarios en redes sociales, tesis, literatura, etc. con potencia computacional para el procesamiento del lenguaje Natural (PLN), para análisis basados en la lingüística para encontrar patrones y mensajes ocultos dentro de los contenidos.

Las habilidades en minería de datos y minería de textos son de gran valor para cualquier analista de datos, de business intelligence y científico de datos en general porque sin duda alguna, llevan al análisis mucho más allá, abriendo un sinfín de oportunidades de aplicación en los negocios y todo tipo de organizaciones.

En este curso usaremos el paquete de R "Quanteda" para realizar análisis de contenido y análisis de sentimientos sobre un corpus textual referidos a discursos.