| Ementa/Descrição: |
Introdução aos conceitos do processo de descoberta de conhecimento. Técnicas de preparação de dados. Técnicas de redução de dados. Tarefas e técnicas de mineração de dados: classificação, regressão, detecção de agrupamentos, descoberta de regras de associação, sumarização, modelagem de dependências, detecção de tendências e exceções. Conceitos e técnicas de visualização de dados. Mineração de dados visuais. Exemplos de mineração de dados em domínios específicos. Ferramentas de mineração de dados. |
| Referências: |
1. HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline. Data mining: concepts and techniques. 2. ed. San Francisco, USA: Morgan Kaufmann Publishers, 2006. xxviii, 770 p., il. (Data management). ISBN 9781558609013.
2. HAND, David; MANNILA, Heikki; SMYTH, Padhraic. Principles of data mining. Cambridge, USA: A Bradford Book, c2001. xxxii, 546. (Adaptive computation and machine learning). ISBN 9780262082907.
3. WITTEN, I. H.; FRANK, E. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 2. ed. Morgan Kaufmann, 2005. ISBN 0120884070.
4. ADVANCES in knowledge discovery and data mining. Edição de Usama M. Fayyad et al. London, GBR: MIT Press, 1996. xiv, 611 p., il. ISBN 9780262560979.
5. KANTARDZIC, M.; ZURADA, J. Next Generation of Data Mining Applications. Wiley-IEEE Press, 2005. ISBN 0471656054.
6. DUNHAM, Margaret H. Data mining: introductory and advanced topics. Upper Saddle River, USA: Prentice Hall, c2003. xiii, 315 p., il. ISBN 9780130888921.
7. REZENDE, Solange Oliveira (org.). Sistemas inteligentes: fundamentos e aplicações. Barueri, SP: Manole, 2003. xxxii, 525 p., il. ISBN 9788520416839.
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