Visão geral sobre a mineração de dados - Data Mining
O que é o processo de Data Mining
As origens do processo de mineração de dados
Fundamentos do data mining
Principais atividades de um minerador de dados - Data Miner
O que são dados e como chamá-los
Como funciona o pré-processamento dos dados
Como são os relacionamentos da Data Mining
O que são atributos e medidas
Diferença entre atributos Qualitativos e Quantitativos
Quais os tipos de conjuntos de dados
Como avaliar a qualidade dos dados
Diferença entre precisão, foco e exatidão na mineração dos dados
A data mining ou mineração de dados é o processo mais importante dentro da estrutura de análise KDD (knowledge-discovery in databases - Descoberta de conhecimentos a partir de base de dados).
A partir da mineração de dados podemos explorar dados em busca de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis. Assim somos capazes de detectar novos subconjuntos de dados.
No campo da administração, a mineração de dados é o uso da tecnologia da informação para descobrir regras, identificar fatores e tendências-chav…
A data mining ou mineração de dados é o processo mais importante dentro da estrutura de análise KDD (knowledge-discovery in databases - Descoberta de conhecimentos a partir de base de dados).
A partir da mineração de dados podemos explorar dados em busca de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis. Assim somos capazes de detectar novos subconjuntos de dados.
No campo da administração, a mineração de dados é o uso da tecnologia da informação para descobrir regras, identificar fatores e tendências-chave, descobrir padrões e relacionamentos ocultos em grandes bancos de dados. Dentro dessa atividade o interesse é auxiliar na tomada de decisões sobre estratégia e vantagens competitivas.
Essa é uma das áreas mais recentes da ciência da computação. Entretanto, os fundamentos da ciência e análise de dados estão presentes nas áreas de matemática e estatística.
Novas áreas da computação e inteligência artificial estão continuamente sendo incorporadas dentro da mineração de dados. Tudo isso visando aplicar várias técnicas da estatística, matemática. recuperação de informação, séries temporais e reconhecimento de padrões.
Portanto, você pode ter certeza que está diante um curso introdutório super importante para os futuros profissionais desse novo século.
O advento da IoT (Internet of things - internet das coisas) está possibilitando uma disponibilidade de um grande volume de dados. Contudo, esses dados precisam ser analisados para que possamos a partir de tal extrair informações e conhecimentos úteis para a tomada de decisão frente diversos tipos de modelos de negócios.
Estamos vivendo no mundo onde as tecnologias estão se voltando para a coleta, armazenamento e processamento desses grandes volumes de dados também conhecidos como Big Data.
Dentro da estrutura de Big Data temos os chamados 4 Vs que, mais especificamente, são:
- Velocidade;
- Variedade;
- Volume;
- Veracidade.
Quando nosso massas de dados é expressiva o suficiente e apresenta características relativas as esses 4 Vs é porque estamos diante um Big Data.
Contudo, os profissionais do futuro precisam está preparados para receber, analisar e compreender padrões dentro dos Big Data. Neste curso introdutório você irá conhecer quais as bases fundamentais por trás de tudo isso.
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Olá, meu nome é Rafael F.V.C. Santos. Possuo mestrado e Doutorado em engenharia Civil nas áreas de modelagem matemática e simulação estatística computacional.
Minha graduação foi em engenharia química e possuo um MBA em planejamento e logística.
Tenho mais de 15 anos de experiência como professor de aulas particulares nas disciplinas de matemática, álgebra linear, cálculo diferencial e integral, física e linguagens de programação. Atualmente tenho mais de 21 mil
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Também tenho livros Best-seller publicados na Amazon com assuntos de programação com Python e Criação de Robôs de Investimentos.
Sou apaixonado por educação digital e já tenho mais de 25 cursos online. Também tenho um canal no YouTube chamado de Analistas Quant.
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