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Teaching

LNCC – curso de verão em análise de dados

O curso aborda o estudo de técnicas de mineração de dados, ou seja, extração de conhecimento de grandes volumes de dados. O processo de extração de conhecimento inclui análise exploratória, pré-processamento de dados, clustering e previsão.

Este curso de curta duração é oferecido regularmente uma vez por ano no LNCC, sob a colaboração entre o CEFET / RJ e o LNCC.

Prática no Jupyter:

Referências:

  1. Han, M. Kamber, and Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publisher, Burlington, MA, USA, 3rd Edition, 2011.
  2. Zaki, M.J. and Jr., W.M. Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, 1st Edition, 2014.
  3. Witten, I.H., Frank, E. and Hall M.A., Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, Burlington, MA, USA, 3rd Edition, 2011.
  4. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., (2011), The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer Publishing, New York, USA, 2 edition: 2013.
  5. James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R., (2013), An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R., Springer Publishing, New York, USA, 1 edition: 2013.
  6. Lantz, B., (2013), Machine Learning with R. Packt Publishing Publishing, United Kingdom, 1st Edition, 2013.
  7. Leskovec, J., Rajaraman, A., Ullman, J.D., (2015), Mining of Massive Datasets. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, 2nd Edition, 2015.
  8. Shumway, R.H., Stoffer, D. S., (2010), Time Series Analysis and Its Applications: With Examples. Publisher Springer, New York, USA, 3 edition: 2010.

 

Dicas para a realização da defesa de qualificação de mestrado/doutorado

 Embora existam as normais gerais dos Programas de Pós-graduação e as específicas dos Programas é bom deixar um roteiro para ajudá-los. Havendo alguma discrepância entre as dicas e as normas e regulamentos, valem os regulamentos oficiais… As dicas dele têm quatro etapas: Etapa 1 – inscrição na disciplina Para defender a qualificação, o discente tem […] Continue reading →

Mini-curso em Análise de Dados

 Estudo de técnicas de mineração de dados, ou seja, extração de conhecimento de grandes volumes de dados. O processo de extração de conhecimento inclui análise exploratória, pré-processamento de dados, clustering e previsão. Este curso de curta duração é oferecido regularmente uma vez por ano no LNCC, sob a colaboração entre o CEFET / RJ e […] Continue reading →

Tutoriais: Diretrizes para produção de gráficas

 Desenvolvi algumas diretrizes gráficas para adicionar aos alunos a preparação de gráficos bem formatados. A idéia é usar o GGplot2 em R, mas tentando fazê-lo de maneira simples e fácil. Criei um Jupyter Notebook que apresenta algumas plotagens gráficas gerais com um formato inicial que pode ser aprimorado antes da plotagem. https://github.com/eogasawara/mylibrary/blob/master/myGraphics.ipynb O código Jupyter […] Continue reading →

Mineração de dados

 A Mineração de Dados é o processo de extrair conhecimento dos dados. Os principais tópicos abordados neste curso incluem pré-processamento, classificação, agrupamento, regras de associação, anomalia e o próprio processo de mineração de dados. A disciplina visa fornecer aos alunos as habilidades fundamentais necessárias para realizar suas próprias pesquisas em mineração de dados. Referências  Mohammed […] Continue reading →

Metodologia Científica para Ciência da Computação

 O curso tem como objetivo desenvolver habilidades para a elaboração de artigos e projetos científicos em Ciência da Computação. Assim, é importante que o aluno esteja ciente da importância dos principais elementos relacionados à pesquisa, desde a escolha do assunto, definição do problema, revisão da literatura, execução da pesquisa até o processo de escrita. Resumo: […] Continue reading →

Prática de Pesquisa Aplicada

 Introduzir os alunos em atividades de pesquisa científica compatíveis com o perfil da saída em computação, levando-os à experiência das principais atividades relacionadas à concepção, formalização, desenvolvimento e avaliação de modelos computacionais inovadores. Disciplina objetiva: (i) apresentar problemas científicos no contexto de um projeto de pesquisa; (ii) estimular a busca por elementos de apoio à […] Continue reading →

Curso de verão sobre análise de dados

 Estudo de técnicas de mineração de dados, ou seja, extração de conhecimento de grandes volumes de dados. O processo de extração de conhecimento inclui análise exploratória de dados, pré-processamento, identificação de outliers, agrupamento, classificação, padrões freqüentes e data warehouses. Han, M. Kamber, and Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publisher, Burlington, MA, […] Continue reading →