La minería de datos, o data mining, es un proceso multidisciplinar que combina estadística, aprendizaje automático y gestión de datos para descubrir patrones útiles en grandes conjuntos de datos. Su relevancia ha crecido con el exponencial aumento de la información generada por dispositivos, redes sociales, sensores y transacciones digitales. Según Investopedia, “data mining es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos mediante técnicas de machine learning, estadística y sistemas de bases de datos”. Traducido al entorno empresarial, esto significa convertir datos en conocimiento accionable y ventajas competitivas. La minería de datos es una temática central en el Máster en Big Data y Data Science de la UNED.
El valor económico de la minería de datos
Más allá de su base tecnológica, la minería de datos genera impacto económico directo. Permite anticipar tendencias, tomar decisiones más precisas, automatizar procesos críticos y reducir riesgos. Empresas que aplican análisis predictivo aumentan su rentabilidad hasta en un 20 %, según McKinsey & Company. Y sectores como banca, salud o retail consideran hoy estas técnicas como un componente esencial de su estrategia digital.
Para aplicar correctamente estas metodologías, se requiere formación a un nivel avanzado, capaz de integrar estadística, programación, conocimiento de negocio y dominio de herramientas.
Formación en minería de datos: el Máster de la UNED
El Máster en Big Data y Data Science de la UNED cuenta con dos módulos dedicados específicamente a la minería de datos, que combinan teoría y práctica, utilizando herramientas actuales como Python, R, scikit-learn, tidymodels, entre otras. A continuación, se resumen los contenidos clave de ambos módulos:
Módulo 5 – Minería de Datos I
En este módulo, el alumno aprenderá a dividir sus datos en conjuntos de entrenamiento, validación y test, utilizando técnicas como la validación cruzada. Se abordan modelos clásicos como árboles de decisión (CHAID, C5.0), redes neuronales artificiales y máquinas de vectores soporte (SVM). Además, se aplican métodos ensemble como bagging y boosting para mejorar la precisión y robustez de las predicciones. Las herramientas de interpretabilidad como SHAP se estudian para entender el papel de cada variable en la predicción final.
Ejemplo práctico: predecir la probabilidad de que un cliente compre un producto basándose en su perfil sociodemográfico.
Módulo 8 – Minería de Datos II
Este segundo módulo profundiza en técnicas avanzadas de deep learning, incluyendo redes neuronales convolucionales (CNN) para clasificación de imágenes y texto, y redes recurrentes (RNN) como LSTM y GRU, especialmente útiles en series temporales y procesamiento de lenguaje natural. También se estudian autoencoders para detección de anomalías, arquitecturas híbridas y modelos probabilísticos con lógica difusa.
Ejemplo práctico: detección de fraudes en secuencias de transacciones o análisis predictivo del mantenimiento en procesos industriales.
La minería de datos es una competencia estratégica en el análisis de datos: es el núcleo de la inteligencia empresarial moderna. Su dominio permite al profesional procesar datos, pero también transformarlos en decisiones estratégicas, previsiones confiables y automatizaciones inteligentes. Para alcanzar ese nivel de competencia, se requiere una formación sólida, práctica y actualizada, que abarque desde los modelos clásicos hasta las arquitecturas más avanzadas de aprendizaje profundo.
El Máster en Big Data y Data Science de la UNED, con dos módulos dedicados exclusivamente a la minería de datos y una perspectiva aplicada a problemas reales, en la mejor opción del mercado formativo enfocado a la ciencia de datos. La reserva de plaza para la edición 2026 está abierta.