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Compreender os conceitos e fundamentos da mineração de dados.  Compreender o processo global de mineração de dados e as atividades tipicamente realizadas nas diferentes etapas envolvidas.  Compreender as principais tarefas da mineração de dados e relacionar as respectivas técnicas.  Realizar a análise exploratória dos dados. Conhecer e saber aplicar as principais técnicas de mineração de dados.  Utilizar ferramentas de software que executam algoritmos de mineração de dados.

Padrões em dados. Métodos: classificação, regressão, agrupamento, associação, etc. Processamento de dados (entrada/saída) e Data Mining. Conceitos: dados, informações, tabelas, registros, campos, classes, rótulos, atributos, exemplos, protótipos. Espaço de atributos e visualização. Representação do conhecimento. Regras indutivas e associativas. Métricas de validade de regras associativas. Classificação supervisionada e não supervisionada. Algoritmos de classificação. Amostras e protótipos. Técnicas de visualização de dimensões superiores. Aplicações.

  Bramer, M.; Principles of Data Mining. 1ed, Ed. Springer, 2007. ISBN: 9781846287657.  Larose, D. T.; Data Mining Methods and Models, Ed. Wiley/IEEE, 2006. ISBN: 9780471666561. Fayyad, U. M.; Shapiro, G. P.; Smyth, P.; Uthurusamy, R.; Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Ed. MIT, 1996. ISBN: 9780262560979.

  Liu, B.; Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. 2ed, Ed. Springer, 2008. ISBN: 9783540378815. Witten, I. H.; Frank, E.; Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 2ed, Ed. Morgan Kaufmann, 2005. ISBN: 9780120884070.