PropostaMineracao2016

Mineração de Dados – Fase 3 – PPGCA
De 20 de setembro a 13 de dezembro de 2016
Encontro
1
Dia
20/09
2
27/09
3
04/10
4
11/10
5
18/10
6
7
25/10
01/11
8
08/11
9
22/11
10
29/11
11
06/12
Assunto
O que é mineração de dados; origens,
tarefas, desafios.
Dados
complexos:
multidimensionais,
biológicos, etc.
Análise e exploração de dados. Bases de
dados. OLAP. *
Regras de associação (Apriori...)
Uso do Weka. *
Problemas de classificação: conceito e
avaliação (métricas). Árvores de decisão.
Bagging e boosting. *
Introdução ao reconhecimento de padrões
estatístico: probabilidades. Classificadores
Bayesianos;
métodos
baseados
em
instâncias (kNN, etc). *
Redes neurais artificiais. *
Máquinas de suporte vetorial (SVM).
Kernels. One-class SVM. *
Problemas de agrupamento; algoritmos e
agrupamento hierárquico. *
Predição numérica (regressão linear).
Seleção de atributos e PCA. *
Detecção de anomalias (outliers). Introdução
à mineração de textos e a web mining. *
Big data, deep learning.
Stream mining, graph mining.
Professor
Celso
Heitor
Celso
Heitor
Heitor
Celso
Heitor
Celso
Heitor
Heitor
Celso
Heitor
Celso
Ferramentas computacionais: Ambiente Weka e Linguagem R.
Avaliação: Exercícios passados em sala de aula (* 20%) e trabalho final da disciplina (80%), constituído
de desenvolvimento de projeto de mineração de dados, elaboração de relatório escrito e seminário de
apresentação dos trabalhos.