Este curso está diseñado para enseñar de forma práctica los conceptos fundamentales de la ciencia de datos y cómo aplicarlos utilizando RapidMiner. RapidMiner es una potente plataforma de ciencia de datos que permite a los usuarios construir y desplegar modelos predictivos y flujos de trabajo analíticos. La herramienta está diseñada para ayudar a los usuarios a extraer información de forma rápida y sencilla a partir de conjuntos de datos complejos. RapidMiner también incluye una amplia biblioteca de conectores de datos, herramientas de preparación de datos, algoritmos de aprendizaje automático y métricas de evaluación predefinidos, lo que facilita la realización de tareas habituales de ciencia de datos sin necesidad de escribir código.  Los contenidos del curso se organizan en 4 unidades temáticas. El tema 1 tiene por finalidad presentar la herramienta y familiarizarse con ella a través de sencillos ejemplos de su uso. El tema 2 está dedicado al preprocesado de los datos, incluyendo la integración de datos de diversas fuentes, la preparación y limpieza de datos y diversas transformaciones y selección de atributos. El tema 3 está dedicado a la modelización tanto predictiva como descriptiva. Finalmente, el tema 4 aborda en profundidad la validación de modelos y esboza algunas ideas sobre cómo realizar el despliegue de los modelos generados.