Fundamentos de Ciência de Dados
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.
Informações Básicas
Carga horária
60 horas
Obrigatória:
- 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.