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Keep shoppingIntrodução a Data Mining - Mineração de dados
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Introdução a Data Mining - Mineração de dados
Conceitos fundamentais e importantes para Analistas e Cientistas de dados
Created byRafael F. V. C. Santos, Ph.D.
Last updated 8/2021
Portuguese
Portuguese [Auto],
What you'll learn
- Visão geral sobre a mineração de dados - Data Mining
- O que é o processo de Data Mining
- As origens do processo de mineração de dados
- Fundamentos do data mining
- Principais atividades de um minerador de dados - Data Miner
- O que são dados e como chamá-los
- Como funciona o pré-processamento dos dados
- Como são os relacionamentos da Data Mining
- O que são atributos e medidas
- Diferença entre atributos Qualitativos e Quantitativos
- Quais os tipos de conjuntos de dados
- Como avaliar a qualidade dos dados
- Diferença entre precisão, foco e exatidão na mineração dos dados
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Course content
9 sections • 19 lectures • 2h 0m total length
Requirements
- Não há pré-requisitos para o curso.
Description
A data mining ou mineração de dados é o processo mais importante dentro da estrutura de análise KDD (knowledge-discovery in databases - Descoberta de conhecimentos a partir de base de dados).
A partir da mineração de dados podemos explorar dados em busca de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis. Assim somos capazes de detectar novos subconjuntos de dados.
No campo da administração, a mineração de dados é o uso da tecnologia da informação para descobrir regras, identificar fatores e tendências-chave, descobrir padrões e relacionamentos ocultos em grandes bancos de dados. Dentro dessa atividade o interesse é auxiliar na tomada de decisões sobre estratégia e vantagens competitivas.
Essa é uma das áreas mais recentes da ciência da computação. Entretanto, os fundamentos da ciência e análise de dados estão presentes nas áreas de matemática e estatística.
Novas áreas da computação e inteligência artificial estão continuamente sendo incorporadas dentro da mineração de dados. Tudo isso visando aplicar várias técnicas da estatística, matemática. recuperação de informação, séries temporais e reconhecimento de padrões.
Portanto, você pode ter certeza que está diante um curso introdutório super importante para os futuros profissionais desse novo século.
O advento da IoT (Internet of things - internet das coisas) está possibilitando uma disponibilidade de um grande volume de dados. Contudo, esses dados precisam ser analisados para que possamos a partir de tal extrair informações e conhecimentos úteis para a tomada de decisão frente diversos tipos de modelos de negócios.
Estamos vivendo no mundo onde as tecnologias estão se voltando para a coleta, armazenamento e processamento desses grandes volumes de dados também conhecidos como Big Data.
Dentro da estrutura de Big Data temos os chamados 4 Vs que, mais especificamente, são:
- Velocidade
- Variedade
- Volume
- Veracidade
Quando nosso massas de dados é expressiva o suficiente e apresenta características relativas as esses 4 Vs é porque estamos diante um Big Data.
Contudo, os profissionais do futuro precisam está preparados para receber, analisar e compreender padrões dentro dos Big Data. Neste curso introdutório você irá conhecer quais as bases fundamentais por trás de tudo isso.
Inscreva-se agora mesmo e vamos aos estudos!
Who this course is for:
- Cientistas de dados
- Mineradores de dados
- Analistas de dados
- Estudantes de Inteligência artificial
- Analistas de Big Data e IoT
- Estatísticos, matemáticos, economistas, engenheiros e áreas afins.