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Ementa da Disciplina

CódigoBIG-015
DisciplinaAnálise de Dados e Mineração em Redes Sociais
Objetivo

Objetivo: apresentar abordagens, conceitos e vantagens de análise descritiva, prescritiva e preditiva e a sua utilização no ambiente Big Data. Introdução a IA, Modelos de Aprendizagem de Máquina. Avaliar o uso de redes sociais para mineração de dados e demais utilidades para a geração de informação para o negócio.

Público_Alvo

Profissionais com formação em nível superior que atuam na área de Administração de dados e Tecnologia da Informação com interesse em ciência de dados, podendo ser gerentes, especialistas e técnicos.

Ementa

Modelos de aprendizado de máquina, introdução a IA, definição e desafios para mineração, características de mineração de dados, difusão da informação em redes sociais, recomendação em redes sociais. Ambiente WEKA, linguagem phyton, plataforma R.

Bibliografia

Russel, S. ; Norvig, P.; Inteligência Artificial, Prentice Hall, 2013
Coppin, B.; " Inteligência Artificial"; LTC; 2010
Principe, J. C.; Euliano, N. R.; Lefebvre, W. C. ; " Neural and Adaptive Systems"; John Wiley & Sons; 2000
Russel, M. A. (2011); Mineração de Dados da Web Social; ed. Novatec; 2011. ISBN 8575222457.
(2) KUMAR, V. and STEINBACK, M. and TAN, P. (2009) Introdução ao Data Mining - Mineração de Dados. Editora Ciência Moderna. ISBN 8573937610
(3) Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi, and Huan Liu. Social Media Mining, Cambridge University Press, 2014. Draft version: April 20, 2014. http://dmml.asu.edu/smm

Bibliografia Complementar:

(1) BARGER, C.(2015) O estrategista em Mídias Sociais. Editora DVS, 2015
(2) Artigos da literatura especializada (ex., IEEE, ACM, Elsevier)

Duração (h)33
Título Escolha
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