EXTRAçãO DO CONHECIMENTO DE DADOS
Código: 22124
ECTS: 6
Departamento: Departamento de Ciências e Tecnologia
Área Científica: Engenharia Informática
Palavras-Chave:
    classificação
    agrupamentos
    avaliação de soluções
Docentes:
Luís Cavique
Área Científica: Informática.
Correio Eletrónico: luis.cavique@uab.pt

Paulo Martins
Correio Eletrónico: pmartins@utad.pt

Margarida da Conceição Rasteiro Magano Lopes Rodrigues Liberato
Correio Eletrónico: mlr@utad.pt

Sinopse:
A extração de conhecimento, padrões ou tendências de base de dados é um elemento essencial na construção de sistemas de apoio à decisão para as grandes e médias empresas da atualidade. Esta área está intimamente ligada a técnicas de bases de dados, estatística e aprendizagem automática.
 


Competências:
Espera-se que o aluno ao concluir esta unidade curricular esteja capaz de:
  1. Reconhecer o papel e a importância na extração de conhecimento de dados no contexto mais geral da construção de sistemas de apoio à decisão na sociedade de informação e conhecimento;
  2. Identificar as principais técnicas, metodologias e ferramentas de extração de conhecimento a partir de um elevado volume de dados;
  3. Aplicar técnicas de extração de conhecimento em contexto experimental.


Conteúdos:
Conteúdos:
  1. Pré-processamento de dados.
  2. Medidas de Erro.
  3. Regras Associativas.
  4. Classificação.
    1. Árvores de Decisão.
    2. Regras de Classificação.
    3. Modelos Funcionais.
    4. Redes Neuronais Artificiais.
  5. Segmentação.
  6. Avaliação e Comparação de modelos.
  7. Pós-processamento de dados.
 


Bibliografia:
Ian H. Witten, Eibe Frank e Mark A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, de Edições The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, ISBN: 0123748569.
 
Jiawei Han, Micheline Kamber e Jian Pei, Data Mining - concepts and techniques, Edições The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, ISBN: 0123814790.
 
Miguel Rocha, Paulo Cortez e José Maia Neves, Análise Inteligente de Dados, FCA- Editora de Informática, coleção de Tecnologias de Informação, ISBN 9789727222780.
 


Metodologias de Ensino:
E-learning


Total de Horas de Trabalho: 156
Total de Horas de Contacto: 30

Avaliação:
A avaliação tem caráter individual e implica a coexistência de duas modalidades: avaliação contínua (60%) e avaliação final (40%). Essa avaliação será desenvolvida na aplicação de formas diversificadas, definidas no Contrato de Aprendizagem da unidade curricular.