Universidade Federal do Espírito Santo

Portal do Ementário

Informações Gerais
Disciplina:
CIÊNCIAS DE DADOS ( ARV12967 )
Unidade:
Departamento de Arquivologia
Tipo:
Optativa
Período Ideal no Curso:
Sem período ideal
Nota Mínima para Aprovação:
5.00
Carga Horária:
60
Número de Créditos:
2

Objetivos
O aluno deverá conhecer as metodologias e técnicas da ciência de dados para armazenamento, análise, tratamento, acessibilidade e visualização de dados.

Ementa
Metodologias e técnicas da ciência de dados para armazenamento, análise, tratamento, acessibilidade e visualização de dados.

Bibliografia
CARVALHO, L. A. V. – Data Mining: A mineração de dados no marketing, medicina, engenharia e administração. São Paulo: Érica, 2001. FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMITH, P. Knowledge Discovery and Data Mining: Towards a Unifying Framework. In Proceedings of the Second International Conference on Data Mining and Knowledge Discovery, AAAI Press, Menlo Park, US; 1996. Disponível em kdd96-="" 014.pdf="">. Acesso em Maio de 2016. REZENDE, Solange Oliveira. Mineração de Dados. Anais do V Encontro Nacional de Inteligência Artificial, Sociedade Brasileira de Computação. ISBN: 8576690330. São Leopoldo RS, 25 a 29 de julho de 2005. Disponível em 0102.pdf="">. Acesso em Maio de 2016. SILVA, Leandro. A.; SILVA Luciano. Fundamentos de Mineração de Dados Educacionais. Anais dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação. 3º Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2014) Workshops (WCBIE 2014). Disponível em cbie.wcbie.2014.568="">. Acesso em Maio de 2016. 

Bibliografia Complementar
BAKER, R.; ISOTANI, S.; DE CARVALHO, A. Mineração de Dados Educacionais: Oportunidades para o Brasil. Revista Brasileira de Informática na Educação, Volume 19, Número 2, 2011. Disponível em 67 . Acesso em Maio de 2016.  CHEN, Hsinchun; CHIANG, Roger HL; STOREY, Veda C. Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact. MIS quarterly, v. 36, n. 4, p. 1165-1188, 2012. Disponível em . Acessado em Junho de 2015. CURTY, Renata Gonçalves; SERAFIM, Jucenir da Silva. A formação em ciência de dados: uma análise preliminar do panorama estadunidense. Revista Informação e Informação. DOI:10.5433/1981-8920. 2016v21n2p307. Londrina, v. 21, n. 2, p. 307–328. Disponível em: <http:www.uel.br/revistas/ informacao/>. Acesso em jun de 2019. FERRARI, Luciana Itida. Uma Metodologia para Extração de Informação sobre o Sistema Imunológico. Tese (Doutorado). Coordenação do Programa de pósgraduação em Engenharia de Sistemas e Computação, Universidade Federal do Rio de Janeiro (COPPE/UFRJ), RJ, 2008.  LOTT, Yuri Monnerat  and  CIANCONI, Regina de Barros. Vigilância e privacidade, no contexto do big data e dados pessoais: análise da produção da Ciência da Informação no Brasil. Perspect. ciênc. inf. [online]. 2018, vol.23, n.4, pp.117-132. ISSN 1413-9936.  Disponível em: http://dx.doi.org/10.1590/ 1981-5344/3313. Acesso em jun de 2019. PIATETSKY-SHAPIRO, G. FAYYAD, U. An Introduction to SIGKDD and A Reflection on the Term ‘Data Mining’. SIGKDD Explorations Volume 13, Issue 2, Page 102, 2011. Disponível em . Acesso em Maio de 2016.
Carregando...