PGCA - Programa de Pós-gradução em Computação Aplicada da UEFS

PGCA008 - Mineração de Dados (2017.1)

Prof. Rodrigo Tripodi Calumby

Prof. Angelo Conrado Loula 

Materiais da Aulas (Conteúdo da parte 2 da disciplina) 

Obs.: Materiais do Prof. Angelo Loula e outras informação aqui.

- Avaliação e Seleção de Classificadores

Parte 1 - Introdução (slides)

Parte 2 - Protocolos Experimentais (slides)

Parte 3 - Confiabilidade de Resultados e Análise de Significância Estatística (slides)

- Agrupamento de Dados

Parte 1 - Introdução e Métodos (slides)

Parte 2 - Validação/Avaliação de Agrupamentos (slides)

Exercício Computacional (Agrupamento de dados) - (Instruções) - Deadline: 09/07/17 (até 23:59) 

- Combinação de Classificadores

Ensemble Learning (slides)

Ementa

Introdução a mineração de dados. Tarefas: classificação, agrupamento, associação, predição, regressão, etc. Técnicas de mineração de dados. Preparação e pré-processamento de dados. Mineração de textos. Validação de resultados. Domínios de aplicação.

Objetivos

Geral:

- Ser capaz de resolver problemas através da interpretação de cenários, modelando soluções através de técnicas e 

métodos de Mineração de Dados;

Específicos:

- Compreender e aplicar as técnicas de pré-processamento;

- Compreender e aplicar as técnicas de classificação, agrupamento, associação e predição;

- Compreender e aplicar as técnicas de avaliação de resultados;

Metodologia

Aulas teóricas expositivas, leitura e discussão de artigos científicos, exercícios computacionais, revisão bibliográfica, projeto em mineração de dados.

Conteúdo Programático

1. Introdução à KDD e Mineração de Dados.

2. Dados

3. Pré-processamento

4. Classificação

5. Agrupamento

6. Regras de Associação

7. Avaliação de Resultados

8. Mineração de Textos

9. Aplicações: Sistemas de Recomendação, Mineração de Opiniões

Cronograma

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Bibliografia Principal

- Artigos científicos

- Jiawei Han, Micheline Kamber and Jian Pei. Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd ed. Morgan Kaufmann Publishers, July 2011.

- Luis Paulo Vieira Braga. Introdução a mineração de dados. 2.ed. rev. ampl. Rio de Janeiro, RJ: E-papers. 2005.

- I.H. Witten, E. Frank. Data Mining: practical machine learning tools and techniques 2nd. Edition. Morgan Kaufmann Publishers. 2005.

Bibliografia Complementar

- Rezende, Solange Oliveira. Sistemas Inteligentes - Fundamentos e Aplicações. 1ª Edição. Editora Manoele, 2003.

- RUSSELL, Matthew A. Mining the social web. Sebastopol, CA, O'Reilly. 2011.

- LINOFF, Gordon; BERRY, Michael J. A. Mining the Web: transforming customer data into customer value. New York: Wiley Computer Pub., c2001

- FELDMAN, Ronen; SANGER, James. The text mining handbook: advanced approaches in analyzing unstructured data. New York, US: Cambridge University Press, 2008. 

- LIU, Bing. Web data mining: exploring hyperlinks, contents, and usage data. Berli, Springer, 2007.

- Ronen Feldman, James Sanger. The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press, 2006.

- Charu Agaarwal Data Mining - The text book. Springer. 2015.

- Mohammed J. Zaki & Wagner Meira Jr - Data Mining and Analysis - Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press. 2014.

- Max Bramer - Principles of Data Mining. Springer. 2016.