{"id":1599,"date":"2022-02-01T17:13:13","date_gmt":"2022-02-01T20:13:13","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/~eogasawara\/?p=1599"},"modified":"2026-02-07T20:47:34","modified_gmt":"2026-02-07T23:47:34","slug":"jornada","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/~eogasawara\/jornada\/","title":{"rendered":"Jornada de Ci\u00eancia de Dados – Minera\u00e7\u00e3o de Dados"},"content":{"rendered":"

O minicurso Minera\u00e7\u00e3o de Dados<\/strong>, integrante da Jornada de Ci\u00eancia de Dados, apresenta t\u00e9cnicas voltadas \u00e0 extra\u00e7\u00e3o de conhecimento a partir de grandes volumes de dados. O conte\u00fado abrange uma vis\u00e3o geral da \u00e1rea, an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados, etapas de pr\u00e9-processamento e m\u00e9todos de regress\u00e3o.<\/p>\n

Trata-se de um curso de curta dura\u00e7\u00e3o, oferecido regularmente uma vez por ano no LNCC desde 2015.<\/p>\n

Slides:<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Introdu\u00e7\u00e3o<\/a> (v\u00eddeo<\/a>)<\/li>\n
  2. Analise Explorat\u00f3ria<\/a> (c\u00f3digos de exemplos<\/a>) (v\u00eddeo<\/a>)<\/li>\n
  3. Pre-processamento<\/a> (c\u00f3digos de exemplos<\/a>) (v\u00eddeo<\/a>)<\/li>\n
  4. Regress\u00e3o<\/a> (c\u00f3digos de exemplos<\/a>) (v\u00eddeo<\/a>)<\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n

    daltoolbox<\/strong>:<\/p>\n

      \n
    1. Documenta\u00e7\u00e3o: https:\/\/cefet-rj-dal.github.io\/daltoolbox\/<\/a><\/li>\n
    2. Introdu\u00e7\u00e3o ao daltoolbox<\/a> (c\u00f3digos de exemplo<\/a>) (v\u00eddeo<\/a>)<\/li>\n
    3. Pr\u00e9-processamento com o daltoolbox<\/a> (c\u00f3digos de exemplo<\/a>) (v\u00eddeo<\/a>)<\/li>\n<\/ol>\n

       <\/p>\n

      \n

      Bibliografia <\/strong>B\u00e1sica<\/strong><\/p>\n

        \n
      1. HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline; PEI, Jian. Data mining: concepts and techniques. 4. ed. Cambridge, MA: Morgan Kaufmann, 2022.<\/li>\n
      2. JAMES, Gareth; WITTEN, Daniela; HASTIE, Trevor; TIBSHIRANI, Robert. An introduction to statistical learning: with applications in R. 2. ed. New York: Springer, 2021.<\/li>\n
      3. Escovedo, T.; Koshiyama, A. Introdu\u00e7\u00e3o a Data Science: Algoritmos de Machine Learning e m\u00e9todos de an\u00e1lise. Casa do C\u00f3digo, 2020.<\/li>\n<\/ol>\n

        Bibliografia\u00a0Complementar<\/strong><\/p>\n

          \n
        1. BISHOP, C. M.; Bishop, H. Deep Learning: Foundations and Concepts. Springer Nature, 2023.<\/li>\n
        2. BRAMER, M. Principles of Data Mining. Springer London, 2020.<\/li>\n
        3. GARCIA, S.; LUENGO, J.; HERRERA, F. Data Preprocessing in Data Mining. Springer, 2014.<\/li>\n
        4. GOLDSCHMIDT, R.; PASSOS, E.; BEZERRA, E. Data Mining. Elsevier Brasil, 2015.<\/li>\n<\/ol>\n
          <\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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