{"id":711,"date":"2015-12-30T09:45:32","date_gmt":"2015-12-30T11:45:32","guid":{"rendered":"http:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp_wp\/?page_id=711"},"modified":"2018-07-13T11:49:19","modified_gmt":"2018-07-13T14:49:19","slug":"cmp259","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/lista-de-disciplinas\/cmp259\/","title":{"rendered":"CMP259"},"content":{"rendered":"

CMP259 \u2013 Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados<\/b><\/p>\n

Professores Respons\u00e1veis: Karin Becker<\/b><\/p>\n

Carga hor\u00e1ria: 60<\/b><\/p>\n

OBJETIVOS:<\/b><\/p>\n

O cumprimento da disciplina busca dar ao aluno, ao final do semestre, condi\u00e7\u00f5es de: a) conhecer as principais fases do processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD); b) conhecer t\u00e9cnicas para as principais classes de problema de minera\u00e7\u00e3o de dados, com foco em associa\u00e7\u00e3o, classifica\u00e7\u00e3o e agrupamento; c) conhecer alguns tipos de aplica\u00e7\u00f5es baseadas em minera\u00e7\u00e3o de dados e DCBD; d) conhecer tend\u00eancias na \u00e1rea de minera\u00e7\u00e3o de dados e descoberta de conhecimento.<\/span><\/p>\n

S\u00daMULA:<\/b><\/p>\n

Esta disciplina oferece uma caracteriza\u00e7\u00e3o do processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) com uma descri\u00e7\u00e3o das fases que o comp\u00f5em. Ser\u00e3o apresentados exemplos para cada fase do processo, enfatizando-se a de Minera\u00e7\u00e3o de Dados (Data Mining). Ser\u00e3o descritos diversos m\u00e9todos para minera\u00e7\u00e3o de dados e exploradas suas potencialidades. Tamb\u00e9m ser\u00e3o exploradas algumas aplica\u00e7\u00f5es baseadas em minera\u00e7\u00e3o e DCBD. Para dar um cunho pr\u00e1tico \u00e0 disciplina, ser\u00e3o exploradas algumas ferramentas e aplica\u00e7\u00f5es das mesmas sobre dados reais e\/ou de dom\u00ednio p\u00fablico.<\/span><\/p>\n

CONTE\u00daDO PROGRAM\u00c1TICO:<\/b><\/p>\n

    \n
  1. Conceitos B\u00e1sicos de DCBD 1.1 Objetivos 1.2 Etapas do Processo 1.3 Classes de problemas de Minera\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n
  2. Pr\u00e9-processamento de Dados 2.1 Caracter\u00edsticas dos Dados 2.2 Explora\u00e7\u00e3o de Dados e Profiling 2.3 T\u00e9cnicas de Integra\u00e7\u00e3o, limpeza e transforma\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n
  3. Associa\u00e7\u00e3o 3.1 Algoritmo Apriori 3.2 Varia\u00e7\u00f5es 3.3 T\u00f3picos avan\u00e7ados em associa\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n
  4. Classifica\u00e7\u00e3o 4.1 Indu\u00e7\u00e3o de \u00c1rvores de Decis\u00e3o 4.2 Avalia\u00e7\u00e3o de Modelos 4.3 Classifica\u00e7\u00e3o Bayesiana 4.4 T\u00f3picos avan\u00e7ados em classifica\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    \f<\/span>5. T\u00e9cnica de Agrupamento 5.1 Similaridade 5.2 Agrupamento Particional 5.3 Agrupamento Hier\u00e1rquico 5.4 Agrupamento por Densidade 5.5 T\u00f3picos avan\u00e7ados em agrupamento<\/span><\/p>\n

      \n
    1. Aplica\u00e7\u00f5es 6.1 Minera\u00e7\u00e3o de Sentimentos<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      6.2 Minera\u00e7\u00e3o de Dados na Web 6.3 Tend\u00eancias<\/span><\/p>\n

      BIBLIOGRAFIA B\u00c1SICA<\/b><\/p>\n

        \n
      1. TAN, O.N.; STEINBACH, M. KUMAR, V. \u201cIntroduction to Data Mining\u201d.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

        Pearson Education Inc., 2006. *<\/span><\/p>\n

          \n
        1. PROVOST & FOSTER. Data science para neg\u00f3cios. Alta Books, 2016.<\/span><\/li>\n
        2. Zaki, M.; Meira, Jr., W. Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

          Algorithms. Cambridge University Press, 2014.<\/span><\/p>\n

            \n
          1. SILVA, PERES, BOSCAROLI. Introdu\u00e7\u00e3o a minera\u00e7\u00e3o de dados \u2013 com<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

            aplica\u00e7\u00f5es em R. Elsevier, 2016.<\/span><\/p>\n

              \n
            1. Leskovec, J.; Rajaraman, A.; Ullman, J. Mining Of Massive Datasets.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

              Cambrige University Press, 2014.<\/span><\/p>\n

                \n
              1. Artigos de revistas e peri\u00f3dicos relevantes na \u00e1rea<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

                T\u00c9CNICAS DE ENSINO<\/b><\/p>\n

                Aulas expositivas. Estudo e discuss\u00e3o de artigos. Trabalhos pr\u00e1ticos usando pacotes de software e ferramentas dispon\u00edveis no Instituto de Inform\u00e1tica em cada um dos t\u00f3picos.<\/span><\/p>\n

                SISTEMA DE AVALIA\u00c7\u00c3O<\/b><\/p>\n

                A avalia\u00e7\u00e3o considera a participa\u00e7\u00e3o (contribui\u00e7\u00e3o em sala de aula, f\u00f3runs, leitura de material solcitada para aulas, compartilhamento de material com os colegas, desenvolvimento de tarefas solicitadas, presen\u00e7a), leitura e discussao\/apresenta\u00e7\u00e3o de artigos e trabalho pr\u00e1tico.<\/span><\/p>\n

                NF = PART*20% + TRAB_PRAT*50% + ARTIGOS*30%.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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