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Introduzir aos alunos a importância do pré-processamento de dados para obtenção de resultados mais confiáveis. Neste módulo, serão apresentados possíveis problemas a se tratar nesta fase do processo, bem como técnicas para lidar com cada um desses problemas. Este módulo visa apresentar conceitos básicos e algoritmos de aprendizado de máquina para a tarefa de classificação, desenvolvendo no aluno a competência para saber identificar quais algoritmos de classificação e quais ferramentas podem ser adequados a cada problema. Apresentar ao aluno os principais conceitos que envolvem o agrupamento de dados e capacitá-los a aplicar suas técnicas, bem como ajuste fino de seus parâmetros. Apresentar as principais técnicas de agrupamento de dados.

Pré-processamento (Seleção de atributos, Transformações, Tratamento de Valores Faltantes, Normalização, Quantização, Tratamento de Outliers e Erros.) Técnicas de Classificação (Conceitos básicos de classificação, Apresentação de algoritmos de classificação de diferentes paradigmas), Introdução a Análise de Agrupamento (Conceitos e definições básicas da análise de agrupamento, principais motivações e aplicações na academia e mercado. Apresentação de algoritmos de agrupamento)

Sharda, Ramesh, Delen, Dursun, Turb. Business Intelligence e Análise de Dados para Gestão do Negócio, Bookman 2019.  Goldschimidt R, Passos E, Bezerra E. Data Mining – Conceitos, técnicas, algoritmos, orientações e aplicações. Editora Campus, 2015. PERKOVIC, Ljubomir. Introdução à computação usando Python um foco no desenvolvimento de aplicações. Rio de Janeiro LTC 2016. ISBN 9788521630937. 

CORMEN, Thomas H. et al. Algoritmos: teoria e prática. Rio de Janeiro: Campus, Elsevier, 2012. ISBN 9788535236996.  AGUILAR, Luis Joyanes. Fundamentos de programação algoritmos, estruturas de dados e objetos. 3. Porto Alegre AMGH 2008. ISBN 9788580550146.  WAZLAWICK, Raul S. Introdução a algoritmos e programação com Python uma abordagem dirigida por testes. Rio de Janeiro. GEN LTC 2017. ISBN 9788595156968.  LUGER, George F. Inteligência Artificial. 6ª edição. São Paulo. Editora Pearson. 2013.  HAYKIN, Simon. Neural Networks and Learning Machines. 3th Edition. New York. Pearson. 2009