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Ementa da Disciplina

CódigoDAS-020
DisciplinaMineração de Dados
Objetivo

Apresentar aos alunos a importância dos conceitos relacionados a mineração de dados incluindo, técnicas, ferramentas introduzindo conceitos e tecnologias utilizadas no gerenciamento de grandes volumes de dados para a tomada de decisão em função das novas tecnologias. Trabalhar com conceitos e tecnologias de mineração de dados. Ao final desta disciplina, os alunos deverão: entender e trabalhar com conceitos e tecnologias em mineração de dados; e implementar um processo de KDD.


Público_Alvo

Profissionais que desejem transformar dados em informação e conhecimento estratégico. Executivos, gestores, analistas, especialistas e consultores que atuem em setores de informação intensiva.


Ementa

Técnicas de mineração de dados. Introdução no campo de mineração de dados e base analítica. OLAP (Online Analytical Process). Descoberta do conhecimento em base de dados - KDD. Operações e métodos de KDD. Ferramentas de KDD. Papel do Usuário no KDD. Etapas do KDD. Pré-processamento. Seleção de dados; Limpeza; Codificação; Enriquecimento; Normalização de dados; Construção de atributos; Correção de Prevalência; Partição do conjunto de dados; Mineração de dados. Pós-processamento. Simplificações de modelo de conhecimento; Transformações de modelo de conhecimento; Organização e apresentação dos resultados; Tarefas de KDD. Métodos de mineração e dados. Ferramentas de KDD. Exemplos de aplicações em KDD.


Bibliografia

1. Mohammed J. Zaki and Wagner Meira Jr. 2014. Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, New York, NY, USA.

2. Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar. 2012. Foundations of Machine Learning. The MIT Press.

3. Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani. 2014. An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. Springer Publishing Company, Incorporated.

Duração (h)21
Título Escolha
Imagem do selo de Garantia de Qualidade POLI
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