Mineração de Dados - 99.1


 

Descrição geral desta (classe de) disciplina, incluindo ementa, avaliação e material bibliográfico encontram-se em: www.di.ufpe.br/~compint/datamining.html

 

Informações Gerais

Professores: Jacques Robin e Paulo Adeodato
Monitores:
Ricardo Bezerra, Natasha Lino e Robson Fidalgo

(Esta) Homepage: www.di.ufpe.br/~compint/aulas-IAS/prolog-991/Welcome.html
Newsgroup:
depto.cursos.posgrad.taci3

Horários: aulas: 4a 16h-18h e 6a 14h-16h

Local: M2

Turma:


Calendário:


Aula 1: Apresentação da disciplina (24/03)


Aula 2: Data Warehouses e OLAP (26/03)


Aula 3: Descoberta de conhecimento e sistemas de apoio a decisão (31/03)


Aula 3: Tarefas, técnicas e aplicações de aprendizagem (07/04)


Aula 4: Indução de árvores de decisão (09/04)


Aula 5: Aprender no espaço de hipóteses (version-space) (14/04)


Aula 6: Agrupamento conceitual (23/04)


Aula 7: Introdução a redes neurais (28/04)


Aula 8: Usar redes neurais para mineração de dados (30/04)


Aulas 9 & 10: Revisão de probabilidades e estatística (05 & 07/05)


Aulas 11 e 12: Aprendizagem estatística (14 & 21/05)


Aula 13: Redes bayesianas (12/05)


Aulas 14, 15 e 16: Programação em lógica indutiva (19/05)


Aulas 14 e 15: Banco de dados pós-relacionais (19/05 e 26/05)



Aula 17: BD dimensionais e processamento on-line analítico (OLAP) (28/05)


Aula 18: BD dedutivos e BD ativos (02/06)


Aula 19: BD orientado a objetos (BDOO) e BD dedutivos orientados a objetos (BDDOO) (04/06)


Aula 20: Revisão dos conceitos téoricos (??)


Aula 21: Prova (??)


Aula 22: Apresentação dos assuntos de projeto (09/06)


Aula 23: QNet, um simulador de redes neurais (11/06)


Aula 24: MLC++ e BNPC: ferramentas de aprendizagem simbólica, estatística e bayesiana (16/06)


Aula 25: Intelligent Miner for DB/2: a ferramenta integrada da IBM para data warehousing, OLAP e data mining (18/06)


Aula 26: Orientação de projetos I (23/06)


Aula 27: Ferramentas para minerar a Web (25/06)


Aula 28: Orientação de projetos II (30/06)


Aula 29: Visão geral das ferramentas de mineração de dados (02/07)


Aula 30: Orientação de projetos III (07/07)


Aula 31: Catálogo das aplicações práticas de descobrimento de conhecimento em BD (09/07)


Aula 32: Orientação de projetos IV (14/07)


Aula 33: Apresentação de projeto I (18/07)


Aula 34: Apresentação de projeto II (21/07)