Módulo 1: Introducción al Data Mining
Lección 1 - ¿Qué es el Data Mining?
Lección 2 - Importancia del Data Mining en la actualidad
Lección 3 - Proceso de Data Mining
Lección 4 - Aplicaciones del Data Mining en diversas industrias
Lección 5 - Ética y privacidad en el Data Mining

Módulo 2: Herramientas y técnicas en el Data Mining
Lección 1 - Principales herramientas de Data Mining
Lección 2 - Algoritmos más comunes en el Data Mining
Lección 3 - Tipos de técnicas de Data Mining: supervisadas y no supervisadas
Lección 4 - Evaluación de modelos en el Data Mining
Lección 5 - Casos de estudio utilizando herramientas y técnicas de Data Mining

Módulo 3: Preprocesamiento de datos en Data Mining
Lección 1 - Importancia del preprocesamiento de datos en Data Mining
Lección 2 - Análisis exploratorio de datos
Lección 3 - Limpieza de datos: detección y corrección de errores
Lección 4 - Integración de datos de diferentes fuentes
Lección 5 - Transformación de datos para el análisis de Data Mining

Módulo 4: Modelado en Data Mining
Lección 1 - Tipos de modelos en Data Mining: clasificación, regresión, clustering, entre otros
Lección 2 - Evaluación de modelos y selección de atributos
Lección 3 - Validación cruzada en el modelado de Data Mining
Lección 4 - Interpretación de resultados en Data Mining
Lección 5 - Mejoras y refinamiento de modelos en Data Mining

Módulo 5: Casos prácticos de Data Mining
Lección 1 - Análisis de mercado utilizando Data Mining
Lección 2 - Predicción de tendencias con Data Mining
Lección 3 - Segmentación de clientes mediante Data Mining
Lección 4 - Personalización de productos y servicios con Data Mining
Lección 5 - Tendencias futuras en el campo del Data Mining