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Realizar as principais tarefas de mineração de dados e extração de conhecimento.

Definição de Mineração de Dados. Relação do processo de mineração de dados com descoberta de conhecimento, estatística, inteligência computacional. Fases de um processo de descoberta de conhecimento: obtenção e normalização de dados, limpeza de dados, seleção e transformação, mineração, avaliação do conhecimento. Visualização e análise estatística de dados. Tarefas de mineração de dados: classificação, regressão, análise de associações, agrupamentos. Aplicações.

1. CARVALHO, L. A. V. de. Datamining: a mineração de dados no marketing, medicina, economia, engenharia e administração. Rio de Janeiro, RJ: Ciência Moderna, 2005. xvii, 225 p. 2. FACELI, K.; LORENA, A. C.; GAMA, J.; CARVALHO, A. C. P. F. Inteligência Artificial: uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 1. ed. São Paulo: Editora LTC, 2011. 3. RUSSEL, S. J.; NORVING, P. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004. 4. WITTEN, I. H.; FRANK, E.; HALL, M. A. Data mining: practical machine learning tools and techniques. 3rd ed. Burlington, Mass.: Morgan Kaufmann, 2011. xxxiii, 629 p. 

1. EBERHART, R. C.; SHI, Y. Computational intelligence: concepts to implementations. Amsterdam, NE: Elsevier; Burlington, Mass.: Morgan Kaufmann, 2007. xx, 467 p. 2. LUGER, G. F. Inteligência artificial: estruturas e estratégias para a resolução de problemas complexos. 4. ed. -. Porto Alegre: Bookman, 2004. xvi, 774 p. 3. SKILLICORN, D. B. Understanding complex datasets: data mining with matrix decompositions . Boca Raton, Fla.: Chapman & Hall/CRC, 2007. xxi, 236 p. 4. TORGO, L. Data mining with R: learning with case studies. Boca Raton, Fla.: CRC Press: Chapman & Hall, 2011. xv, 289 p. 5. WITTEN, I. H.; FRANK, E. Data mining: practical machine learning tools and techniques with Java implementations. San Francisco, Calif.: Morgan Kaufmann, 2000. xxvi, 371 p.