Universidade Federal do Espírito Santo

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Informações Gerais
Disciplina:
Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados ( DCE16414 )
Unidade:
Departamento de Computação e Eletrônica
Tipo:
Optativa
Período Ideal no Curso:
Sem período ideal
Nota Mínima para Aprovação:
5.00
Carga Horária:
60
Número de Créditos:
4

Objetivos
Conhecer o processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados. [Familiaridade] Entender o processo e as etapas da descoberta de conhecimento em bancos de dados. [Familiaridade] Conhecer as principais técnicas de Mineração de Dados. [Familiaridade] Conhecer as principais técnicas de Mineração de grafos. [Familiaridade] Aplicar as técnicas de mineração de dados em problemas do cotidiano da sociedade. [Uso]

Ementa
Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD). Processo de KDD. Etapas do processo de KDD. Tarefas do KDD. Métodos de Mineração de Dados. Mineração de Grafos. Aplicações de KDD. 

Bibliografia
GOLDSCHMIDT, R.; PASSOS, E.; BEZERRA, E. “Data mining: conceitos, técnicas, algoritmos, orientações e aplicações.” 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015.  DA SILVA, LEANDRO AUGUSTO; PERES, SARAJANE M.; BOSCARIOLI, CLODIS. “Introdução à Mineração de Dados - Com Aplicações em R.”, Grupo GEN, 2016. E-book. ISBN 9788595155473.  DE CASTRO, L. N. & FERRARI, D. G. “Introdução à Mineração de Dados. Conceitos Básicos, Algoritmos e Aplicações”, Saraiva, 2016. 

Bibliografia Complementar
FERREIRA, Rafael G C.; MIRANDA, Leandro B. A D.; PINTO, Rafael A.; et al. “Preparação e Análise Exploratória de Dados”. Porto Alegre: SAGAH, 2021.  JAMES, G., WITTEN, D., HASTIE, T. e TIBSHIRANI, R. “An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R”, Springer, 2013. Verão online disponível gratuitamente em http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/  AMARAL, F. “Aprenda Mineração de Dados: teoria e prática”. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016a.  SILWATTANANUSARN, Tipawan & TUAMSUK, Kulthida. (2012). “Data Mining and Its Applications for Knowledge Management: A Literature Review from 2007 to 2012.” International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process. 2. 10.5121/ijdkp.2012.2502.  ZHENG Y (2015) “Trajectory data mining: an overview”. ACM Trans Intell Syst Technol 6(3). https://doi.org/10.1145/2743025
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