Atividade

90454 - Introdução à Análise de Dados e Aplicações aos Sistemas Complexos

Período da turma: 22/07/2019 a 26/07/2019

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Descrição: 1. Introdução à linguagem de programação R.
2. Análise de componentes principais.
4. Análise fatorial.
5. Análise de agrupamentos.
6. Escalonamento multidimensional.
7. Análise de Séries Temporais
8. Machine Learning
9. Conceitos de mineração de dados
10. Técnicas básicas de aprendizado supervisionado
11. Avaliação de desempenho de algoritmos de aprendizado supervisionado
12. Tecnologias de Big Data baseadas em MapReduce, Hadoop e Spark
13. Aplicações à Modelagem de Sistemas Complexos
Bibliografía:

Estatística e Séries Temporais
- L.P. Fávero, P. Belfiore, F.L. Da Silva, B.L. Chan, Análise de
Dados. Modelagem Multivariada para tomada de decisões, ed. Campus,
2009.
- L.J. Corrar, E. Paulo, J.M.Dias Filho, Análise Multivariada. 1a Ed.
Atlas, 2009.
- R. A. Johnson, D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical
Analysis, 6th ed., New Jersey: Prentice Hall, 2007

Machine Learning
- I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall E. Data mining: practical machine
learning tools and techniques. 3rd Ed, Burlington: Morgan Kaufman,
2011.
- S. Sayad. An Introduction to Data Mining. University of Toronto,
2011. http://www.saedsayad.com/data_mining_map.htm

Data Mining
- S. Duvvuri, B. Singhal, Spark for Data Science. Packt Pubs. Ltda. 2016.
- E. Pacheco et. al. Discover Spark in 4 hours. In: Tópicos em
Gerenciamento de Dados e Informações 2016. SBC.
- EMC, Data Science & Big Data Analytics. EMC Education Services. John
Wiley & Sons, Inc. 2015.
- R. Elmasri, S. Navathe, Fundamentals of Database Systems, 7th.
Edition. Pearson, 2016.
- A. Goldman, F. Kon, F. Pereira, I. Polato, R. Pereira, Apache
Hadoop: conceitos teóricos e práticos, evolução e novas
possibilidades. JAI, 2012. SBC.

Carga Horária:

20 horas
Tipo: Obrigatória
Vagas oferecidas: 71
 
Ministrantes: Ana Amélia Benedito Silva
Camilo Rodrigues Neto
Esteban Fernandez Tuesta
José de Jesus Pérez Alcazár
Marcelo de Souza Lauretto


 
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