Mineração de Dados

Disciplina Eletiva de:

  • Graduação (Processamento de conhecimento), e

  • Pós-Graduação (Tópicos avançados em Computação Inteligente 3)

Prof. Jacques Robin

e-mail: jr@cin.ufpe.br

Web: www.cin.ufpe.br/~jr

Tel: 3271-8430 (x3361)

Sala C41

Prof. Chico Carvalho

e-mail: fatc@cin.ufpe.br

Web: www.cin.ufpe.br/~fatc

Tel: 271-8430 (x3072)

Sala B8


Nesta disciplina, estudaremos a integração de técnicas de:


Ementa

 

Parte I: Contexto da mineração de dados

  1. O processo de descoberta de conhecimento em banco de dados
  2. Tipologia dos dados de entrada e conhecimento de saída
  3. Aplicações práticas da descoberta de conhecimento
  4. Arquiteturas de software e linguagens de consultas para descoberta de conhecimento
  5. Apresentação dos assuntos de projeto

Parte II: Preparação dos dados

  1. Problematica geral da preparação de dados
  2. OLAP: consultas analíticas em um data warehouse
  3. Preparação de dados por construção de um data warehouse
  4. Ferramentas de construção e consultas de data warehouse

Parte III: Técnicas de mineraçaõ de dados

  1. Caracterização e comparação analítica de dados
  2. Indução de regras de associação
  3. Indução de árvores e regras proposicionais de decisão
  4. Indução de regras da 1a ordem
  5. Classificação Bayesiana e indução de redes Bayesianas
  6. Regressão, previsão numérica e mineração de series temporais
  7. Classificação e previsão por similaridade entre instâncias
  8. Clustering
  9. Mineração de exceções e comparação dos métodos de mineração

Parte IV: Interpretação e operacionalização do conhecimento descoberto

  1. Validação estatística do conhecimento descoberto
  2. Progol: uma ferramenta de mineração de regras da 1a ordem
  3. Weka: uma caixa de ferramenta Java para associação, classificação, previsão e clustering
  4. DBMiner: um ambiente integrado para OLAM
  5. Interfaces para interpretação e divulgação do conhecimento descoberto

Parte V: Assuntos avançados e avaliação

  1. Minerar bancos de dados não-convencionais
  2. Minerar a web
  3. Apresentação dos projetos

Bibliografia


Links


Avaliação

Peso dos elementos de avaliação:

Pontuação das fichas de leituras:

Pontuação dos seminários:


Calendário das aulas e das leituras

www.cin.ufpe.br/~compint/aulas-IAS/kdd-011