Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
DISCIPLINA |
| Unidade Responsável: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (11.00.43.56.07) |
| Curso: |
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| Código: |
PPGI01708 |
| Nome: |
TÓP. ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO VISUAL E INTELIGENTE: EXPLORAÇÃO E MINERAÇÃO DE DADOS |
| Carga Horária Teórica: |
60 h. |
| Carga Horária Prática: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
60 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Não |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Permite Múltiplas Aprovações: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
1 |
| Ementa/Descrição: |
Modelos de Preparação de Dados; Gráficos Exploratórios; Redução de Dados; Seleção de Feature; Seleção de Instâncias; Discretização; Modelos de Classificação; Modelos de Regressão; Métodos de Avaliação de Efetividade; |
| Referências: |
1. García, Salvador; Luengo, Julián; Herrera, Francisco. Data Preprocessing in Data Mining. 2015
2. Jiawei, Han; Micheline, Kamber. Data Mining: Concetps and Techniques. 2011
3. Ian H. Witten and Eibe Frank. Data Mining. 2011.
4. Max Kuhn; Kjell Johnson. Applied Predictive Modeling. 2013
5. David S. Moore; William I. Notz; Michael A. Fligner. The Basic Practice of Statistics. 2015 |
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