Series Temporales y Minería de Flujos de Datos

Máster Universitario en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores 21-22

1. Series Temporales. En esta carpeta se encuentra la práctica relativa a la primera parte de la asignatura, cuyo objetivo consiste en analizar y modelar una determinada serie temporal para realizar la predicción de un conjunto de valores futuros. Para ello se han utilizado diversas técnicas analíticas, como la descomposición aditiva, varios tests estadísticos para verificar los resultados y distintos modelos ARIMA para resolver este problema de clasificación.

2. Flujos de Datos. En esta segunda carpeta se encuentran los ejercicios relativos a la evaluación teórica y práctica de la segunda parte de la asignatura de Minería de Flujo de Datos. En el primer caso se trata de un conjunto de preguntas teóricas de desarrollo, mientras que los ejercicios prácticos consisten en generar y analizar la construcción de diferentes clasificadores, utilizando los algoritmos HoeffdingTree y HoeffdingAdaptiveTree, a partir de la creación de diferentes flujos de datos offline, online e introduciendo cambios de concepto o concept drift.