Mineração de Dados - PPGEE

Serviço Público Federal
Universidade Federal do Pará
Instituto de Tecnologia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Av. Augusto Correa, 01 – 66075 -110 – Belém – Pará - Brasil.
Telefone/fax: (0xx 91) 3201 – 7634 / e-mail: [email protected]
EMENTA
INSTITUTO:
DEPARTAMENTO:
Instituto de Tecnologia / UFPA
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEE
CÓDIGO:
NOME DA DISCIPLINA:
TIPO:
PPGEE0138 Mineração de Dados
ÁREA (S):
Computação Aplicada
Optativa
CH
CR
60
04
LINHA (S) DE PESQUISA:
Inteligência Computacional
Súmula: Considerações iniciais da área de mineração de dados, objetivos, características e
aplicações. Análise e pré-processamento de dados. Tarefas de mineração de dados: classificação,
agrupamento, associação e predição. Principais técnicas: Árvores e regras de decisão, regras de
associações, redes neurais, redes bayesianas e clusterização.
Objetivo
Introduzir os conceitos básicos de mineração de dados, tendo como enfoque principal os
algoritmos de aprendizagem de máquina. Mostrar as principais tarefas e técnicas de mineração de
dados. Demonstrar o desenvolvimento de mineração de dados em aplicações práticas e do mundo
real.
Conteúdo Programático
Considerações iniciais;
Processo de descoberta de conhecimento em base de dados;
Pré-processamento de dados;
Conceitos básicos de mineração de dados;
Principais tarefas de mineração de dados;
Princípios básicos e aplicações dos principais algoritmos de mineração de dados: árvores e regras
de decisão, regras de associações, redes neurais, redes bayesianas e clusterização;
Elaboração e apresentação de projetos.
MEC-CAPES Relatório Trienal 2010/2011/2012
Engenharias V (15001016004P8) – Nível: Mestrado e Doutorado
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Serviço Público Federal
Universidade Federal do Pará
Instituto de Tecnologia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Av. Augusto Correa, 01 – 66075 -110 – Belém – Pará - Brasil.
Telefone/fax: (0xx 91) 3201 – 7634 / e-mail: [email protected]
EMENTA
INSTITUTO:
DEPARTAMENTO:
Instituto de Tecnologia / UFPA
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEE
CÓDIGO:
NOME DA DISCIPLINA:
TIPO:
PPGEE0138 Mineração de Dados
ÁREA (S):
Computação Aplicada
Optativa
CH
CR
60
04
LINHA (S) DE PESQUISA:
Inteligência Computacional
Método de avaliação
Trabalhos durante a disciplina e ao término o desenvolvimento de uma aplicação prática em
mineração de dados.
Bibliografia:
1. HAN, J.; KAMBER, M. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann.
2. FACELI, K. et al. Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina.
LTC.
3. BERRY, M.; LINOFF, G. Data Mining Techniques. Wiley.
4. DUDA, R. O.; HART, P. E. Pattern and Scene Analysis. Wiley.
5. HAYKIN, S. Redes Neurais: Princípios e Práticas. Editora Bookman.
6. RUSSEL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Editora Campus.
7. WITTEN, I. H.; FRANK, E. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
with Java. Morgan Kaufmann.
Pré-requisitos:
Conhecimento em banco de dados e manuseio de dados/planilhas. Familiaridade com
programação em linguagem C/JAVA.
PROFESSOR (A):
ASSINATURA:
Prof. Dr. Ádamo Lima de Santana
MEC-CAPES Relatório Trienal 2010/2011/2012
Engenharias V (15001016004P8) – Nível: Mestrado e Doutorado
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