Modelagem e Mineração de Dados
- Área: Ciência da Computação
- Código: CMP002
- Carga horária: 45 horas
- Créditos: 3
Docente(s)
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
- Ballard, D. H. (1999). Introduction to Natural Computation. MIT Press.
- Goldschmidt, R., & Passos, E. (2005). Data Mining. Campus.
- Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2000). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann.
- Tan, P.-N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining. Addison Wesley.
- Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2000). Data Mining. Morgan Kauffmann.
Grade de disciplinas
Confira as disciplinas oferecidas no mestrado. saiba mais