Criação de Capacitação de Mineração de Dados Simão

Criação de Capacitação de Mineração de Dados
Simão Lucas Teixeira Stocko
Iniciação Científica PIBIC/CNPq
Denise Fukumi Tsunoda /Josiete do Carmo
A
pesquisa
tem
como
objetivo
o
desenvolvimento de uma capacitação de Mineração
de Dados (MD) no modelo semipresencial.
O público-alvo da pesquisa é formado pelo
conjunto de todos os acadêmicos, pesquisadores e
demais interessados na área de recuperação de
informação em base de dados.
As
etapas
envolvem:
estudo
das
tarefas/técnicas de mineração de dados; criação,
aplicação e avaliação dos resultados e documentação
de todo o processo.
Nesta fase foram realizadas leituras de diversos
textos sobre Descoberta de Conhecimento em Base
de Dados (KDD) e estudo das principais tarefas e
técnicas de Mineração de Dados (MD) para a criação
de subsídios teóricos para a construção da
capacitação sobre o assunto.
O software livre WEKA (Waikato Environment
for Knowledge Analysis) foi estudado uma vez que é
utilizado nas atividades práticas da capacitação.
Até o momento apenas três tarefas foram
abordadas: classificação, agrupamento e associação.
TURBAN, Efraim et al. Tecnologia da informação
para gestão. Porto Alegre: Bookman, 2010.
FAYYAD et al. From data mining to knowledge
discovery. American Association for Artificial
Intelligence. 1996.
Em agosto, a capacitação foi aplicada no Campus Sociais
Aplicadas em forma de palestra para o GP-CIT (Grupo de Pesquisa
em Ciência, Informação e Tecnologia), formado por uma equipe
multidisciplinar de bolsistas, estagiários e docentes/pesquisadores.
O total de participantes foi nove (9). Após a apresentação, foi
aplicada uma pesquisa de avaliação, que obteve resultados positivos
e um único comentário sobre a necessidade de se apresentar
exemplos práticos de aplicação da MD. Este ponto já esta sendo
aprimorado para a próxima capacitação.
Na sequencia a pesquisa será convertida para o modelo
semipresencial e compartilhada no Ambiente Virtual de
Aprendizagem (AVA).
Figura 1: PROCESSO DO KDD (FAYYAD, 1996)
Futuramente a MD será algo rotineiro dentro das
organizações, fato decorrente do grande volume de dados
produzidos e armazenados pelas mesmas. Sendo um dos
objetivos da MD a descoberta de “conhecimento surpreendente em
base de dados”, estas tarefas / técnicas podem auxiliar na tomada
de decisão e aumentar a competitividade empresarial.
Como continuidade da pesquisa espera-se que outras
tarefas tais como: regressão e sumarização sejam abordadas.