Disciplina: INE5644 –Data Mining– turma 08238

Horário: Terças e quintas às 20:20

Professor: Luis Otavio Alvares

Objetivo Geral:

Apresentar e aplicar as principais técnicas de mineração de dados e o processo de KDD com vistas à

identificação de padrões importantes e não óbvios em grandes bancos de dados.

Objetivos Específicos:

- Assimilar os principais conceitos acerca de Mineração de Dados (MD);

- Compreender os passos do processo de descoberta de conhecimento em base de dados (KDD);

- Realizar a análise exploratória dos dados;

- Compreender as principais tarefas da mineração de dados e relacionar as respectivas técnicas;

- Conhecer e saber aplicar as principais técnicas de mineração de dados;

- Utilizar ferramenta para uso de algoritmos de mineração de dados.

Avaliação:

Será realizada através de duas provas escritas, apresentação de seminário e um trabalho prático.

A Média Final será calculada pela fórmula:

Média Final = (P1*2 + P2*2 + SE*1 + TP*1) / 6

Onde:

P1 = Prova 1 (individual)

P2 = Prova 2 (individual)

SE = Apresentação de seminário (em grupo)

TP = Trabalho Prático (em grupo)

Alunos com Média Final >= 6.0 e frequência suficiente estarão aprovados. Alunos com frequência insuficiente estarão reprovados.

Conforme parágrafo 2º do artigo 70 da Resolução 17/CUn/97, o aluno com frequência suficiente e Media Final no período (MF) entre 3,0 e 5,5 terá direito a uma nova avaliação ao final do semestre (REC), sendo a nota final (NF) calculada conforme parágrafo 3º do artigo 71 desta resolução, ou seja:

NF = (MF + REC) / 2.

Bibliografia básica:

Tan,P-N;Steimbach, M; Kumar,V. Introduction to Data Mining. Boston: Addison Wesley, 2006. 769p.

(os capítulos mais importantes – 2, 4, 6 e 8 - estão disponíveis para download em http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php#item2 )

Bibliografia complementar:

- HAN, J., KAMBER, M. Data Mining: Concepts and Techniques. 2a. ed. New York: Editora Morgan Kaufmann

Publisher, 2006.

- AMARAL,F.C.N. Data Mining: Técnicas e Aplicações para o Marketing Direto. São Paulo: Editora Berkeley,

2001.

- BUSSAB,W.O. , MORETTIN,P.A. Estatística Básica. 5.ed. São Paulo: Editora Saraiva, 2002.

BERRY,M.J.A., LINOFF,G. Data Mining Techniques For Marketing, Sales and Customer Support. 2a ed.

New York: John Wiley & Sons, Inc., 2004.

- CARVALHO,L.A.V. Datamining A Mineração de Dados no Marketing, Medicina, Economia, Engenharia e

Administração. São Paulo: Editora Érica, 2001.

- FERNADEZ,G. Data Mining Using SAS Applications. New York: Editora Chapman & Hall/CRC, 2003.

- MANLY,B.F.J. Multivariate Statistical Methods: A primer. 3a.ed. New York: Chapman & Hall, 2005.

Cronograma 2013/2

Aula	Data	Conteúdo
Aula 1	13/08	Apresentação da disciplina e Tarefas de data mining
Aula 2	15/08	O processo de KDD e definição dos seminários
Aula 3	20/08	Análise dos dados
Aula 4	22/08	Classificação: conceitos básicos e árvores de decisão
Aula 5	27/08	Classificação: avaliação
Aula 6	29/08	Classificação: outros algoritmos
Aula 7	03/09	Exercícios
Aula 8	05/09	Aula prática A ferramenta WEKA Exercícios dados
Aula 9	10/09	Prova 1
Aula 10	12/09	Agrupamentos
Aula 11	17/09	Agrupamentos
Aula 12	19/09	Exercícios
Aula 13	24/09	Aula Prática: agrupamentos dados BMW
Aula 14	26/09	Associação: algoritmo Apriori
Aula 15	01/10	Associação: outros algoritmos
Aula 16	03/10	Exercícios
Aula 17	08/10	Aula prática , definição do Trabalho Prático e esclarecimento de dúvidas sobre os seminários
Aula 18	10/10	Apresentação Seminários:
Aula 19	15/10	Apresentação Seminários:
Aula 20	17/10	Apresentação Seminários:
Aula 21	22/10	Apresentação Seminários: Entrega do relatório dos seminaries
Aula 22	24/10	Trabalho Prático – apresentação e discussão dos objetivos de cada grupo
Aula 23	29/10	Prova 2
Aula 24	31/10	Trabalho Prático – seleção e análise dos dados e preparação para a mineração
Aula 25	05/11	Trabalho Prático – mineração dos dados
Aula 26	07/11	Trabalho Prático – mineração dos dados
Aula 27	12/11	Trabalho Prático – interpretação e análise dos resultados
Aula 28	14/11	Não haverá aula – Os alunos devem concluir o trabalho prático e escrever o relatório
Aula 29	19/11	Apresentação do Trabalho Prático e envio do relatório (todos os grupos)
Aula 30	21/11	Apresentação do Trabalho Prático
Aula 31	26/11	Apresentação do Trabalho Prático
Aula 32	28/11	Esclarecimento de dúvidas
Aula 33	05/12	Prova de recuperação