Data Mining

Descrição do curso Data Mining

Data Mining são Técnicas de mineração de dados que vêm ganhando um espaço notável no âmbito acadêmico bem como no corporativo devido a sua eficiência na descoberta de conhecimento em grandes bases de dados.

Com o fenômeno do Big Data o domínio das técnicas e ferramentas em mineração de dados tornam-se obrigatórias para todas as organizações para não somente compreensão do conhecimento passado, mas também para direcionar estratégias e dar suporte a tomadas de decisão no nível estratégico/tático.

Público-alvo
Profissionais, Diretores, Técnicos, professores e estudantes de Tecnologia da Informação; Analistas de Dados, DBAs, analistas de Business Intelligence e desenvolvedores de Data Warehouse.
Requisitos
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Conteúdo Programático

Este é o conteúdo que será abordado durante o curso.

1. INTRODUÇÃO

  • Introdução ao Data Mining
  • Overview sobre o KDD e a Mineração de Dados
  • Knowledge Discovery in Databases (KDD)
  • Aprendizado de Máquina
  • Análise Exploratória de Dados

2. FERRAMENTAS

  • Introdução a Ferramenta do WEKA
  • Introdução à Metodologia CRISP-DM
  • Alternativas de modelagem CRISP-DM x Agile X PMI e afins;

3. DADOS

  • Pré-Processamento de Dados
  • Técnicas de Mineração de Dados
  • Regras de Associação
  • Classificação
  • Agrupamento (Clustering)
  • Regressão Linear
  • Regressão Logística

4. AVALIAÇÃO E VALIDAÇÃO

  • Avaliação e Validação de Modelos
  • Treinamento e Teste
  • Avaliação de Modelos
  • Cross-Validation

5. ANÁLISE E MINERAÇÃO

  • Casos de Uso Mineração de Dados
  • Mineração de Dados Médicos (Classificação)
  • Previsão de Comportamento de Ações na Bolsa de Valores (Regressão Linear)
  • Credit Scoring (Regras de Associação, Clustering)
  • Análise de Clusters de Varejo (Agrupamento)
  • Formulação de Estratégias de Marketing (Regras de Associação, Classificação)
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