Disciplinas Optativas
Código:
BiSuCOM.529		 Nome da disciplina:
Mineração de Dados
Carga horária total:
60 h 		Abordagem metodológica:
Teórica		 Natureza:
Optativa
Carga horária teórica:
30 h 		Carga horária prática:
15 h
Ementa:
Introdução a Mineração de Dados. Preparação de dados. Classificação e regressão. Mineração de conjuntos de itens, regras de associação e sequências. Agrupamento de dados. Detecção de anomalias. Metodologias e métricas de avaliação. Tópicos em mineração de dados.
Objetivo(s):

Objetivo Geral:
Avaliar e criar soluções com mineração de dados considerando desde a preparação dos dados até a avaliação dos resultados.

Objetivos Específicos:
Explicar as etapas do processo de mineração dos dados. Delimitar as tarefas para a preparação de dados. Elaborar soluções adequadas de mineração de dados. Explicar resultados e comparações de algoritmos de mineração de dados.
Bibliografia básica:

NORTH, Matthew A.. Data Mining for the Masses. 1. ed. Orem: The Global Text Project, 2012. 252 p. ISBN 9780615684376. Disponível em <https://pergamum.ifmg.edu.br/acervo/93660>. Acesso em: 24 de Setembro de 2024.

RIBEIRO, Marcos Roberto. Big Data Avançado e Mineração de Dados. 1. ed. Belo Horizonte: IFMG, 2022. 131 p. ISBN 978-65-5876-025-2. Disponível em <http://hdl.handle.net/20.500.14387/1811.>. Acesso em: 24 de Setembro de 2024.

AWAD, Mariette; KHANNA, Rahul. Efficient Learning Machines: Theories, Concepts, and Applications for Engineers and System Designers. 1. ed. Berkeley: Apress, 2015. 268 p. ISBN 978-1-4302-5990-9. Disponível em <https://doi.org/10.1007/978-1-4302-5990-9>. Acesso em: 24 de Setembro de 2024.
Bibliografia complementar:

CONSOLI, Sergio; RECUPERO, Diego Reforgiato; SAISANA, Michaela. Data Science for Economics and Finance: Methodologies and Applications. 1. ed. Cham: Springer, 2021. 355 p. ISBN 9783030668914. Disponível em <https://doi.org/10.1007/978-3-030-66891-4>. Acesso em: 24 de Setembro de 2024.

RUSSELL, Matthew A.. Mineração de dados da Web social. 1. ed. São Paulo: Novatec, 2011. 357 p. ISBN 9788575222454. Acervo: 005 R925m.

TAN, Pang-Ning; STEINBACH, Michael; KUMAR, Vipin. Introdução ao data mining: Mineração de dados. 1. ed. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2009. 900 p. ISBN 9788573937619. Acervo: 005.74 T161i 2009.

PINHEIRO, Carlos André Reis. Inteligência analítica: Mineração de dados e descoberta de conhecimento. 1. ed. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2008. 397 p. ISBN 978-85-739-3707-7. Acervo: 006.3 P654i 2008.

SAKURAI, Shigeaki. Theory and Applications for Advanced Text Mining. 1. ed. London: Intech, 2012. 228 p. ISBN 978-953-51-0852-8. Disponível em <http://doi.org/10.5772/3115>. Acesso em: 2 de Outubro de 2024.