Professor: Eduardo Ogasawara (CEFET-RJ)

Horarios: Segunda 01/02 a quinta 04/02 de 11:00h às 12:30h

Objetivo: Estudo de técnicas de mineração de dados, i.e., extração de conhecimento a partir de grandes volumes de dados. O processo de extração de conhecimento contempla a análise exploratória de dados, pré-processamento, mineração de padrões frequentes, classificação e agrupamento. O curso é contextualizado com o uso da linguagem R como apoio.

Ementa:

1. Introdução
2. Noções Gerais de R
3. Análise exploratória de dados
4. Pré-processamento
5. Agrupamento
6. Classificação
7. Padrões frequentes

Bibliografia:

1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition (3o ed.). Morgan Kaufmann.
2. Larose, D. T. (2006). Data Mining Methods and Models (1o ed.). Wiley-IEEE Press.
3. Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition (3o ed.). Morgan Kaufmann.