Download Apresentação - Sandra de Amo - Universidade Federal de Uberlândia

Mineração de Dados
Profa. Sandra de Amo
Pós-Graduação em Ciência da Computação
Faculdade de Computação
Universidade Federal de Uberlândia
5/25/2017
Mestrado em Ciencia da Computacao - 2008
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Apresentação Geral do Curso
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Bibliografia
Material de Suporte
Conteúdo
Avaliação
Projeto
Temas de Seminários
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Mestrado em Ciencia da Computacao - 2008
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Bibliografia e Material de Suporte
http://www.deamo.prof.ufu.br/CursoDM2014.html
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Notas de aula
Slides
Artigos
Outras informações
Mestrado em Ciencia da Computacao - 2008
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Bibliografia e Material de Suporte
Introduction to Data Mining – P-N. Tan, M. Steinbach, V.Kumar –
Addison Wesley 2005
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Data Mining and Analysis:Fundamental Concepts and Algorithms Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. 2013
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Mining of Massive Datasets - Anand Rajaraman, Jure Leskovec, Jeffrey
D. Ullman – Stanford University, 2012
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Data Mining: Concepts and Tecniques - J.Han, M. Kamber - Morgan
Kaufmann, 2nd edition, 2006.
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Principles of Data Mining - D. Hand, H. Mannila, P. Smith, MIT Press,
2001
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Data Mining: Practical Machine Learning – Tools and Techniques
with Java Implementations.- I. H. Witten, E. Frank - Morgan
Kaufmann, 2000.
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Conteúdo do Curso
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O processo de Data Mining
Mineração de Padrões: Regras de Associação
Mineração de Dados Temporais: Sequências
Classificação
Agrupamento - Outliers
Mineração de Preferências e Perfis de Usuários
Sistemas de Recomendação
Mineração de Data Streams
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Projeto
1) Implementação de um Sistema de Recomendação
Testes em Dados Reais
Gráficos de Performance: acurácia, tempo, novidade,
cobertura,…
2) Projetar aplicação que utiliza o Sistema de Recomendação
implementado.
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Trabalhos Práticos
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Algoritmo de Mineração de Regras de
Associação adaptado para dados relacionais
Ferramenta Weka para Classificação – testes
em dados reais
Ferramenta Weka para Clusters – testes em
dados reais
Ferramenta MOA para Mineração de Data
Streams
Temas dos Seminários
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Mineração de Preferências dos Usuarios
Análise de Sentimentos em Redes Sociais
Sistemas de Recomendação Sociais
Privacidade e Segurança
Paralelismo e Distribuição
Mineração em Fluxo de Dados (Streams)
Algoritmos de Pré-Processamento dos Dados
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Calendário de Aulas
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Não haverá aula de 17 de Março a 8 de Abril
Reinício das aulas: dia 14 de Abril
Aulas extras:
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dias 3, 4 e 9 de Julho – Seminários
Dias 22/5 e 26/6 – Exercicios preparação p/ prova
Critério de Avaliação
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Prova 1 : 27 Maio
24 pontos
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Trabalhos Práticos :
16 pontos
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Prova 2 : 1 Julho
25 pontos
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Projeto : 9 de Julho
20 pontos
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Seminários : A partir de 30 de Junho
10 pontos
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Exercícios
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5 pontos
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