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15.851-8 - Mineração de Dados

Número de Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Introdução à Gestão do Conhecimento. Análise Estatística de grandes Bancos de Dados. Tratamento de dados para os processos de Data Mining. O Processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados. Data Mining, suas principais funcionalidades, técnicas e algoritmos. Análise de Associações. Classificação de Dados. Árvores de Decisão. Regressão Logística. Redes Neurais. Segmentação e Análise de Cluster. Estudo de casos.

Objetivos gerais:

Apresentar e explorar as principais metodologias, técnicas e algoritmos utilizados em Data Mining.

Bibliografia:

1. DINIZ, C. A. R., LOUZADA NETO, F., Modelagem estatística de detecção de fraude. Salvador: 10ª Escola de Modelos de Regressão, 2007.
2. DINIZ, C. A. R., LOUZADA NETO, F., Data Mining Via Software Statistica. São Carlos: Monografia Bacharelado em Estatística UFSCar 30 Anos, 2006.
3. LOUZADA NETO, F., DINIZ, C. A. R., Técnicas Estatísticas em Data Mining. Monografias Del IMCA, Lima, Peru, 2002.
4. KOVALERCHUK, B., VITYAEV, E., Data Mining in Finance. Kluwer, 2000.
5. PEREIRA, B. de B., RAO, C. R., Data Mining Using Neural Networks:
A Guide for Statisticians. State College, Pennsylvania, 2009.
6. RUD, O.P., Data Mining Cookbook. Wiley, 2001.
7. Carvalho, L. A. V. Data Mining-A mineração de dados no Marketing, Medicina, Economia, Engenharia e Administração, Ed. Ciência Moderna, 2005.
8. Tan, P. N., Steinbach, M., Kumar, V., Introduction to Data Mining, Ed. Addison-Wesley, 2006.
9. Teses, dissertações, artigos e relatórios técnicos que apresentem metodologias de Mineração de Dados.