Minería de Datos aplicada a los negocios con MySQL y Python

He aprendido bastante sobre la utilidad de los algoritmos dados en la minería de datos bajo el perfil de inteligencia de negocios. Pero sería bueno en aplicarlo de forma mirroring, es decir conectado a un motor de base de datos directamente (MySQL), usando netamente Python para extraer a información y crear dataset de tipo vistas y asi poder realizar los estudios pertinentes. También acoto que deben de indicar que tipo de metodología (KDD, CRISP-DM, SEMMA, etc.) puede apegarse al realizar el tratamiento de datos, para así poder explicar al oyente sobre los pasos a seguir en un DM. De igual forma me pareció muy interesante la forma pedagógica que se dio en el curso. Muchas gracias.

Le falta mucha mejor explicación en el código de python, le falta mucha asertividad, el tema es bueno mineria de datos que implica los siguiente: Selección de datos: Implica identificar y recopilar los datos relevantes para el problema o el análisis que se desea realizar. Los datos pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos, registros de transacciones, archivos de texto, sensores, redes sociales, entre otros. Preprocesamiento de datos: Los datos recopilados pueden contener ruido, valores faltantes o redundancias. En esta etapa, se limpian y transforman los datos para que sean adecuados para su análisis posterior. Transformación de datos: En esta etapa, los datos se convierten en un formato adecuado para el análisis. Esto puede implicar la reducción de dimensiones, la normalización o la agregación de datos. Minería de datos: Utilizando técnicas y algoritmos de aprendizaje automático, estadísticas y otros métodos, se exploran los datos en busca de patrones o relaciones significativas. Esto puede incluir el uso de algoritmos de clasificación, regresión, agrupamiento, asociación, detección de anomalías, entre otros. Evaluación de resultados: Una vez que se aplican los algoritmos de minería de datos, es necesario evaluar y validar los resultados obtenidos para determinar su utilidad y precisión. Interpretación y presentación: Finalmente, los resultados se interpretan y presentan en un formato comprensible para los usuarios finales. Esto puede incluir visualizaciones gráficas, informes, tablas, etc., que ayuden a los tomadores de decisiones a entender los conocimientos descubiertos.

Explica con mucha claridad: un curso muy estructurado. Ojalá en el futuro el profesor haga un curso exclusivamente de los algoritmos (Reglas de asociacion, K-means, Arima, etc)