Modelagem e Mineração de Dados

• Área: Ciência da Computação
• Código: CMP002
• Carga horária: 45 horas
• Créditos: 3

Docente(s)

• Renato Rocha Souza

Ementa

Conceitos de Dados, Pré-Processamento de Dados: Limpeza, Avaliação de Outlier, Transformação de Dados, Redução, Análise e Seleção de Variáveis; Representação do Conhecimento, Classificação de Dados a partir de Algoritmos de Árvores de Decisão, Baseados em Instâncias; Clusterização por partição, hierárquica; emprego de Redes Neurais, Algoritmos Genéticos, Lógica Fuzzy e Sistemas Híbridos em MD; Softwares e Ferramentas de MD; Domínios de Aplicação e Estudos de Casos.

Programa da Disciplina

• Introdução ao Data Mining
  • O que é Data Mining
  • Ética em Mineração de Dados
  • Data Mining em Ambiente Corporativo: Data Warehouse e Business Intelligence
  • Data Mining em Ambientes de Pesquisa
  • Ferramentas de Mineração de Dados
• Análise e Visualização de dados estruturados
  • Técnicas de análise de dados através de gráficos.
  • Gráficos em uma variável, duas variáveis e gráficos multivariados.
  • Ferramentas matemáticas de análise
  • Representação do Conhecimento
  • Mineração de Grandes Volumes de Dados.
• Text Mining
  • Processamento e Análise de textos
  • Análises Sintáticas e Semânticas
  • Extração de Entidades Nomeadas
  • Extração de Informações e Conhecimento
  • Classificação e Análise de Clusters
  • Análise de Sentimentos
  • Uso de Modelos Conceituais e Ontologias
• Web Mining
  • Análise de Mídias e Redes Sociais
  • Aplicação de técnicas de Clustering, Filtragem, Ranking, Árvores de Decisão

Bibliografia

1. Ballard, D. H. (1999). Introduction to Natural Computation. MIT Press.
2. Goldschmidt, R., & Passos, E. (2005). Data Mining. Campus.
3. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2000). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann.
4. Tan, P.-N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining. Addison Wesley.
5. Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2000). Data Mining. Morgan Kauffmann.