Programa do Curso

Fontes dos métodos

  • Inteligência artificial
  • Aprendizado de máquina
  • Statistics
  • Fontes de dados

Pré-processamento dos dados

  • Importação/Exportação de Dados
  • Exploração e Visualização de Dados
  • Redução de dimensionalidade
  • Lidando com valores ausentes
  • Pacotes do R

Tarefas principais da mineração de dados

  • Análise automática ou semi-automática de grandes quantidades de dados
  • Extração de padrões interessantes e previamente desconhecidos
    • grupos de registros de dados (análise de agrupamento)
    • registros incomuns (detecção de anomalias)
    • dependências (mineração de regras de associação)

Mineração de dados

  • Detecção de anomalias (detecção de outliers/mudanças/desvios)
  • Aprendizado de regras de associação (modelagem de dependência)
  • Agrupamento
  • Classificação
  • Regressão
  • Resumos
  • Mineração de padrões frequentes
  • Mineração de texto
  • Árvores de decisão
  • Regressão
  • Neural Networks
  • Mineração de sequências
  • Mineração de padrões frequentes

Exploração de dados, pesca por dados, mineração exploratória

Requisitos

GoConhecimento em R.

 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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