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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
Declaração de Clientes (1)
Very tailored to needs.
Yashan Wang
Curso - Data Mining with R
Máquina Traduzida