Mineração de Regras de Associação com Python, Apriori e SQL
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Mineração de Regras de Associação com Python, Apriori e SQL

Aprenda a descobrir padrões escondidos em bases de dados reais utilizando técnicas de Inteligência Artificial!
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Created by Jones Granatyr
Last updated 8/2017
Portuguese
Current price: $12 Original price: $35 Discount: 66% off
30-Day Money-Back Guarantee
Includes:
  • 7 hours on-demand video
  • 2 Articles
  • 33 Supplemental Resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
What Will I Learn?
  • Entenda as aplicações que podem ser desenvolvidas utilizando regras de associação
  • Aprenda os conceitos teóricos sobre o algoritmo Apriori, bem como a configuração de seus parâmetros (suporte, confiança e lift)
  • Aprenda como importar bases de dados reais para o formato para aplicação de regras de associação
  • Entenda como configurar os parâmetros do algoritmo Apriori para obter melhores resultados em diversos cenários
View Curriculum
Requirements
  • É recomendado conhecimentos básicos sobre lógica de programação, embora não seja um pré-requisito e é possível acompanhar o curso sem essas habilidades
  • Não são necessários conhecimentos prévios sobre a linguagem Python ou sobre Inteligência Artificial
  • É necessário saber ter um conhecimento básico sobre banco de dados, bem como comandos SQL básicos
Description

A descoberta de regras de associação é uma das subáreas da Mineração de Dados mais conhecidas e que apresenta uma diversidade muito grande de aplicações práticas e comerciais! Se você estuda Inteligência Artificial, talvez já tenha ouvido falar daquele clássico exemplo das fraudas e cervejas! Caso não, há vários anos um mercado muito famoso descobriu um padrão bem interessante em seus dados: em certos dias da semana existiam muitas vendas em conjunto tanto de fraudas quanto de cervejas. De posse desse conhecimento, eles decidiram alterar a disposição das prateleiras do mercado e conseguiram otimizar as vendas desses dois produtos em conjunto (o que aumentou significativamente as receitas!). O segredo disso é que eles usaram a técnica de regras de associação, que tem como objetivo a descoberta de padrões nos dados que não podem ser facilmente encontrados somente "batendo o olho" nos registros. Essa técnica utiliza um algoritmo (o mais famoso é o Apriori) que é capaz de descobrir esse tipo de associação, podendo ser aplicado nos mais variados cenários!

E neste curso você verá passo a passo o funcionamento do algoritmo Apriori, ou seja, dada uma base de dados você vai aprender como ele consegue gerar as regras de associação, bem como compreender como são feitos os cálculos de suporte, confiança e lift; que são as métricas mais utilizadas neste tipo de cenário. Utilizaremos a linguagem Python e o banco de dados MySql para o desenvolvimento dos exemplos. Inicialmente trabalharemos com duas bases de dados prontas de mercado e o objetivo será analisar as associações que podem ser encontradas entre os produtos que são vendidos em conjunto, processo conhecido como Market Basket Analysis (análise de cestas de mercado). Logo depois, utilizaremos duas bases de dados reais: a primeira de uma pizzaria (inclusive a pizzaria era minha!) e a segunda de uma pesquisa sócio-econômica de alunos que fizerem o vestibular em uma universidade! A ideia é realizar o processo KDD completo (Knowledge Discovery in Databases - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados) nessas duas bases de dados, passando pelos processos de seleção de atributos, pré-processamento e transformação dos dados antes de realizar as análises com o algoritmo Apriori. O objetivo dessas seções é que você tenha uma visão prática e comercial de como funciona esse processo em bases de dados reais, visto que a maioria dos materiais sobre o assunto abordam somente a aplicação do algoritmo e deixa de lado todo o processo de preparação das bases de dados!

Por fim, ainda teremos mais um módulo adicional que mostrará como importar uma base de dados fictícia de mercado para um padrão na qual as análises possam ser realizadas. Nessas aulas, é mostrado passo a passo como realizar a conexão do Python com o MySql e realizar as consultas para obter os dados no padrão requerido para aplicação do Apriori. Esse módulo é particularmente útil caso você tenha uma base de dados no modelo Entidade Relacionamento e deseja aprender os processos básicos para conversão dos dados. Ao final do curso, você será capaz de implementar suas próprias análises e em suas próprias bases de dados, o que pode abrir diversas oportunidades de negócio e de renda extra para você! :)

Sobre Inteligência Artificial

Você sabia que a Inteligência Artificial (IA) é uma das área de TI que mais está crescendo e se expandindo no mundo? E que o conhecimento dessa área pode também abrir novas oportunidades de negócio? Veja só alguns fatos que foram noticiados recentemente pela mídia: a Apple reforçando os investimento em IA, a Microsoft criando uma unidade de pesquisa especializada em IA, o Uber e o Twitter comprando startups de IA, a Samsung adquirindo uma plataforma de IA, a Toyota, o Facebook, a IBM e o Google investindo muito dinheiro em pesquisas nessa área! Isso sem falar que no Vale do Silício profissionais com esses conhecimentos estão em alta e que a Acer já previu que 2017 será definitivamente o ano da Inteligência Artificial!

A tendência é que o campo de trabalho de IA se desenvolva cada vez mais e é praticamente certo que haverá um aquecimento muito grande no mercado, fazendo com que as empresas busquem profissionais qualificados para atuarem em projetos dessa área! Não tem mais como ficar de fora!

Todo o curso é 100% em vídeo aulas, tem direito a certificado e acesso vitalício! 

O professor Jones Granatyr é fundador do portal IA Expert, que é um site com conteúdo exclusivo e atualizado sobre IA. Ele também leciona para os cursos de graduação em Ciência da Computação e Sistemas de Informação há mais de 10 anos e é doutorando e mestre na área de Inteligência Artificial pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso! :)

Who is the target audience?
  • Pessoas interessadas em Inteligência Artificial e Mineração de Dados
  • Pessoas que querem iniciar uma nova carreira em Inteligência Artificial
  • Pessoas que queiram fazer análises de dados em bases de dados comerciais
Curriculum For This Course
49 Lectures
06:45:16
+
Boas-vindas
1 Lecture 13:47

Neste vídeo você terá uma visão de todo o conteúdo que será abordado no curso

Preview 13:47
+
Mineração de regras de associação
10 Lectures 01:26:08

Neste vídeo você terá uma visão geral sobre o conteúdo que será abordado neste módulo

Introdução ao módulo
01:28

Nesta aula você aprenderá sobre as diferenças entre os termos dados, informação e conhecimento, que serão bastante úteis para o contexto que trabalharemos neste curso. Também veremos conceitos sobre o processo KDD (Knowledge Discovery in Databases - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados)

Dado, informação e conhecimento
10:16

Nesta aula você verá alguns exemplos de aplicação de regras de associação na prática

Regras de associação
11:12

Material complementar
00:03

Nesta aula você terá uma visão geral do funcionamento do algoritmo Apriori

Preview 08:28

Nesta aula você aprenderá como fazer os cálculos do suporte

Algoritmo apriori II - cálculo do suporte
11:07

Nesta aula você aprenderá como fazer os cálculos do suporte

Algoritmo apriori III - cálculo do suporte
08:00

Nesta aula você aprenderá como fazer os cálculos da confiança para as regras geradas

Algoritmo apriori IV - cálculo da confiança
12:55

Nesta aula você aprenderá como fazer os cálculos da confiança para as regras geradas

Algoritmo apriori V - cálculo da confiança
08:37

Nesta aula você aprenderá como utilizar o cálculo do lift para descobrir a importância de cada regra gerada

Algoritmo apriori VI - cálculo do lift
14:02
+
Análise de cestas de compras
6 Lectures 51:43

Neste vídeo você terá uma visão geral de todo o conteúdo que será abordado neste módulo

Introdução ao módulo
01:49

Nesta aula serão mostrados os softwares que serão utilizados neste curso

Instalação das ferramentas
05:45

Nesta aula veremos mais detalhes sobre a base de dados do mercado que será utilizada para a descoberta de regras de associação

Base de dados do mercado I
04:19

Nesta aula iniciaremos os trabalhos com a base de dados do mercado para descoberta de regras de associação, fazendo a conversão de um data frame do Pandas para o formato de lista necessário para aplicação do Apriori

Base de dados do mercado II
08:25

Nesta aula daremos continuidade a implementação das regras de associação no Python e geraremos as regras de associação

Base de dados do mercado III
14:06

Nesta aula faremos a geração e análise de regras de associação utilizando uma base de dados de mercado real com mais de 5.000 registros

Base de dados do mercado IV
17:19
+
Base de dados da pizzaria
13 Lectures 02:02:29

Neste vídeo você terá uma visão geral sobre todo o conteúdo que será abordado neste módulo

Introdução ao módulo
02:14

Nesta aula faremos a importação da base de dados da pizzaria para o MySql

Importação da base de dados da pizzaria
04:33

Nesta aula analisaremos os campos da base da pizzaria com o intuito de selecionar somente aqueles que serão importantes para o processo de descoberta de regras de associação

Seleção dos atributos
06:58

Nesta aula faremos a codificação para a transformação do campo data do pedido

Preview 07:58

Nesta aula faremos a transformação da hora do pedido em um intervalo de classe pré-determinado

Transformação da hora do pedido
07:04

Nesta aula faremos a transformação dos campos que representam se o cliente comprou borda recheada na pizza e também refrigerante

Transformação da borda e refrigerante
05:34

Nesta aula você aprenderá os conceitos teóricos sobre distribuição de frequência da área da Estatística para a definição de intervalos de classe

Distribuição de frequência
13:24

Nesta aula você aprenderá como construir uma distribuição de frequência no Python utilizando a biblioteca matplotlib, bem como criar a função para transformar os dados no MySql

Transformação do valor total
14:07

Nesta aula faremos a transformação no campo que indica o tempo que a pizza levou para ficar pronta

Transformação do tempo do pedido
09:53

Nesta aula executaremos alguns comandos SQL na base de dados para verificar como os dados estão distribuídos

Visualização dos dados agrupados
09:05

Nesta aula daremos início ao processo de descoberta de regras de associação na base de dados da pizzaria

Mineração de regras na base da pizzaria I
14:00

Nesta aula faremos configurações nos parâmetros do algoritmo Apriori para melhorar a qualidade das regras retornadas

Preview 11:47

Nesta aula faremos mais configurações nos parâmetros do algoritmo Apriori

Mineração de regras na base da pizzaria III
15:52
+
Base de dados do vestibular
11 Lectures 01:29:03

Neste vídeo você terá uma visão geral do conteúdo que será abordado neste módulo

Introdução ao módulo
01:33

Nesta aula importaremos a base de dados do vestibular para o MySql

Importação da base de dados do vestibular
06:04

Nesta aula faremos algumas correções no campo idade, que apresenta alguns valores errados

Seleção e pré-processamento
12:58

Nesta aula dividiremos a idade em faixas

Transformação da idade
05:46

Nesta aula criaremos intervalos de classe para o campo total de pontos

Transformação do total de pontos
04:11

Nesta aula faremos a transformação do campo que representa o nome do curso

Transformação no nome do curso
05:54

Nesta aula adicionaremos um novo atributo para representar o período no qual o curso vai ocorrer

Transformação no período do curso
05:19

Nesta aula adicionaremos um novo atributo para representar o grau do curso

Transformação no grau do curso
05:14

Nesta aula faremos alguns comandos SQL para visualizar a distribuição dos dados

Visualização dos dados agrupados
15:04

Nesta aula daremos início ao processo de descoberta de regras de associação na base de dados do vestibular

Mineração de regras na base do vestibular I
09:22

Nesta aula faremos a configuração dos parâmetros do algoritmo Apriori

Mineração de regras na base do vestibular II
17:38
+
Conversão do modelo entidade relacionamento
5 Lectures 31:31

Neste vídeo você terá uma visão geral de todo o conteúdo que será abordado neste módulo

Introdução ao módulo
01:40

Nesta aula importaremos a base de dados do mercado para o MySql

Importação da base de dados para o MySql
05:13

Nesta aula você aprenderá como conectar o Python com o MySql, bem como executar uma consulta SQL simples

Conexão do Python com o MySql
05:21

Nesta aula implementaremos o código para a listagem das vendas e dos produtos das respectivas vendas

Listagem das vendas e dos produtos
09:36

Nesta aula faremos a geração do arquivo CSV no padrão para que as regras de associação possam ser aplicadas

Geração do arquivo CSV
09:41
+
Considerações finais
3 Lectures 10:35

Nesta aula discutiremos todo o conteúdo abordado neste curso

Considerações finais
05:57

Neste vídeo eu mostro o meu site, canal do Youtube e página do Facebook caso você queira saber mais sobre Inteligência Artificial

Preview 04:35

Cupons de desconto
00:03
About the Instructor
Jones Granatyr
4.6 Average rating
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Professor

Jones Granatyr possui doutorado e mestrado em Ciência da Computação, ambos na área de Inteligência Artificial. É também professor, pesquisador e fundador do portal IA Expert, um site com conteúdo específico sobre Inteligência Artificial. Possui especialização em Segurança em Redes de Computadores e Banco de Dados Distribuídos e graduação em Sistemas de Informação. Atualmente trabalha no desenvolvimento de cursos online sobre Inteligência Artificial, tais como Sistemas Especialistas, Mineração de Dados, Mineração de Textos, Sistemas Multiagente, Aprendizagem de Máquina e Computação Afetiva. Seu principal objetivo é ajudar profissionais de TI a entenderem como a Inteligência Artificial pode ser aplicada em âmbito comercial, para que esses profissionais possam visualizar novas oportunidades de negócios.