Apolo

Atividade

103605 - Mineração de Dados

Período da turma:

17/08/2023 a 05/10/2023

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Descrição:

Objetivo
Apresentar aos alunos a importancia 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.

Conteúdo programático
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.

Referência bibliográfica
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.

Carga Horária:

18 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

Ministrantes:

Evandro Marcos Saidel Ribeiro

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