Mineração de Dados

Curso: Pós-graduação em Ciências Florestais
Créditos: 4 créditos
Carga horária: 60 horas

Professora responsável: Dra. Mayra Luiza Marques da Silva

 

Ementa

 

  • Descoberta de Conhecimento em Base de Dados (KDD)

  • Conceitos Básicos

  • Pré-processamento de dados

  • Tarefas de KDD

  • Métodos de Mineração de Dados

  • Pós-processamento de dados

  • Exemplos de Aplicação na Ciência Florestal

 

Bibliografia

 

  • CHAKRABARTI, S. et al. Data mining: know it all. Burlington: Morgan Kaufmann, 2009.

  • CIOS, K. J.; PEDRYCZ, W.; SWINIARSKI, R. W.; KURGAN, L. A. Data Mining - A Knowledge Discovery Approach. New York: Springer, 2007.

  • LAROSE, D. T. Discovering knowledge in data: An Introduction to Data Mining. New Jersey: John Wiley & Sons, 2005.

  • LAROSE, D. T. Data mining: methods and models. New Jersey: John Wiley & Sons, 2006.

  • PASSOS, E.; GOLDSCHMIDT, R. Data mining: um guia prático. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005.

  • TAN, P.; STEINBACH, M.; KUMAR, V. Introdução ao Data Mining: Mineração de Dados. Rio de Janeiro: Editora Ciência Moderna Ltda., 2009.

  • WILLIAMS, G. J.; SIMOFF, S. J. Data Mining: Theory, Methodology, Techniques, and Applications. Canberra: Springer, 2006.

  • WITTEN, I. H.; FRANK, E. Data mining: p.

LaMFlor

Av. Governador Lindemberg, 316 Centro

CEP 29.550-000 - Jerônimo Monteiro/ES

Tel: +55 28 3558 2540

© 2017 por LaMFlor