T.I
MINERAÇÃO DE DADOS
Ementa
Esta disciplina aborda os conceitos fundamentais e as técnicas avançadas de mineração de dados. Serão explorados temas como pré-processamento de dados, aprendizado de máquina, algoritmos de classificação e regressão, agrupamento (clustering), detecção de padrões, análise de séries temporais, mineração de texto e visualização de dados. A disciplina também enfoca a aplicação prática da mineração de dados em diferentes setores, como negócios, saúde, finanças e redes sociais, além de discutir questões éticas e de privacidade relacionadas à mineração de dados.OBJETIVO: Esta disciplina visa formar profissionais capazes de compreender e aplicar técnicas de mineração de dados para extrair conhecimento útil de grandes conjuntos de dados, preparando-os para utilizar a mineração de dados como uma ferramenta poderosa na tomada de decisões e na geração de insights em diversos campos de atuação.
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO:
UNIDADE I – INTRODUÇÃO À MINERAÇÃO DE DADOS
- CONCEITOS BÁSICOS DE MINERAÇÃO DE DADOS
- PROCESSO DE DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM DADOS
- PRÉ-PROCESSAMENTO E LIMPEZA DE DADOS
- TÉCNICAS DE REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE
- ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO
- ALGORITMOS DE REGRESSÃO
- ALGORITMOS DE AGRUPAMENTO (CLUSTERING)
- ALGORITMOS PARA DETECÇÃO DE PADRÕES E ASSOCIAÇÕES
- ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS E PREVISÃO DE TENDÊNCIAS
- MINERAÇÃO DE TEXTO E ANÁLISE DE SENTIMENTOS
- REDES NEURAIS E DEEP LEARNING
- VISUALIZAÇÃO DE DADOS E DASHBOARDS
- MINERAÇÃO DE DADOS EM NEGÓCIOS E FINANÇAS
- MINERAÇÃO DE DADOS EM SAÚDE E BIOINFORMÁTICA
- MINERAÇÃO DE DADOS EM REDES SOCIAIS
- QUESTÕES ÉTICAS E DE PRIVACIDADE EM MINERAÇÃO DE DADOS