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Rio Grande, 20 de setembro de 2017

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Disciplina:
Princípios e Aplicações de Mineração de Dados

 


 

Carga Horária: 45

Créditos: 3

Linha de Pesquisa: Mineração de Dados e Biologia Computacional

Ementa:

Visão geral do processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD). Data warehouses. Pré-processamento: carga, transformação e limpeza dos dados (ETL). Principais técnicas de mineração de dados preditivas e descritivas: Classificação, Regressão, Regras de Associação e Agrupamento. Utilização da Ferramenta WEKA. Experimentos com bases de dados públicas.  Mineração de dados e computação flexível. 

 



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