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Utilizar algoritmos, métodos, ferramentas e métricas para a análise de dados.

Fundamentos de Bancos de Dados. Introdução à Mineração de Dados. Pré-Processamento. Análise Descritiva. Algoritmos de Agrupamento e Classificação. Estimação e Associação. Aplicações da Ciência de Dados. Qualidade de Dados.

- MANNINO, Michael V. Projeto, desenvolvimento de aplicações e administração de banco de dados. São Paulo: Mc Graw Hill, 2008. xxiii, 712 p. ISBN 978857726020 - WITTEN, I. H.; FRANK, Eibe; HALL, Mark A. Data mining: practical machine learning tools and techniques. 3rd ed. Burlington, Mass.: Morgan Kaufmann, 2011. xxxiii, 629 p. (Morgan Kaufmann series in data management systems). ISBN 9780123748560 - TORGO, Luís. Data mining with R: learning with case studies. Boca Raton, Fla.: CRC Press: Chapman & Hall, 2011. xv, 289 p. (Chapman & Hall/CRC data mining and knowledge discovery series)

- MENEZES, N. N. C. Introdução à Programação com Python: algoritmos e lógica de programação para iniciantes. 2. ed., rev. e ampl. São Paulo, SP; Novatec, 2014. 328 p. ISBN 9788575224083 - DOWNEY, A. Think Python. " O'Reilly Media, Inc.", 2a. ed., 2015. Disponível em: http://greenteapress.com/thinkpython2/thinkpython2.pdf - CARVALHO, Luís Alfredo Vidal de. Datamining: a mineração de dados no marketing, medicina, economia, engenharia e administração. Rio de Janeiro, RJ: Ciência Moderna, 2005. xvii, 225 p. ISBN 9788573934441 - JAMES, Gareth et al. An Introduction to statistical learning: with applications in R. New York: Springer, 2013. xiv, 426 p. (Springer texts in statistics ; 103). ISBN 9781461471370 - HAN J., KAMBER, M., PEI, J. Data mining : concepts and techniques. 3a edição de 2012 ISBN 978-0-12-381479-1 Morgan Kaufmann Publishers