Mineração de Dados

Prof. Ronaldo Cristiano Prati

ronaldo.prati@ufabc.edu.br

Avisos

• A data de entrega do projeto foi adiado para 24/04
• A atividade 3 está disponível no moodel (finalizar até 18/04)
• A atividade 2 está disponível no moodel (finalizar até 12/03)
• Link do moodle
• A atividade 1 está disponível (finalizar até 22/02)
• O endereço da sala virtual foi enviado por e-mail e publicado no SIGAA

Aulas

• As aulas serão pré-gravadas, e o link será publicado nesta página

Atendimento

• Atendimento na sala virtual, nos horários da aula

• email enviar mensagem para ronaldo.prati@ufabc.edu.br, com prefixo [MineracaoDados2021.1 - Turma], em que turma é o código da sua turma

Ementa da disciplina

Introdução. Seleção, Preparação e pré-processamento dos dados. Modelagem: o processo de mineração. Pós-processamento do conhecimento adquirido. Ferramentas.

Bibliografia:

1. HAN, J.; KAMBER, M. Data Mining - Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, 2001. ISBN 1558604898.
2. HAND, D.J.; MANNILA, H.; SMYTH, P. Principles of Data Mining.Cambridge. MA: MIT Press, 2001.
3. WITTEN,I. H.; FRANK, E. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2nd edition. Morgan Kaufmann, 2005. ISBN 0120884070.
4. FAYYAD, U.M.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMYTH, P.; UTHURUSAMY, R.Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Cambridge, MA: MITPress, 1996. ISBN 0262560976.
5. KANTARDZIC, M.; ZURADA, J. Next Generation of Data Mining Applications. Wiley-IEEE Press, 2005. ISBN 0471656054.
6. Dunham, M. H. Data Mining Introductory and Advanced Topics. Prentice Hall/Pearson Education, 2003. ISBN 0130888923.
7. REZENDE, S.O. Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações.Monole

Cronograma

Atividades práticas

• Quinzenalmente será disponibilizado uma atividade prática, para avaliação. As atividades serão disponibilizadas no Moodle.

Avaliação

• Atividades práticas quinzenais (20%)

• Seminário sobre tema não visto em aula (30%)

• Projeto prático (50%)

• Conceito:

  • Média >= 9 : A
  • Média >= 7.5 e < 9 : B
  • Média >= 6 e < 7.5 : C
  • Média >= 5 e < 6 : D
  • Média <5 : F

Seminário

• Grupo de até 3 pessoas:

  • Opção 1: Tema/Técnica não vista em aula. Sugestões de iniciais tema:
    • Data Warehousing
    • Big Data
    • Privacidade e Segurança
    • Viés de Gênero/Raça em mineração de dados
    • Mineração de Dados Multimídia
    • Mineração de Texto
    • Mineração de Redes Sociais
    • Mineração de Dados Geo-spaciais
    • Mineração de Dados Temporais/Séries
  • Opção 2: Aplicações em dados dados científicos ou empresariais

• Enviar tema até 20 de março, por email, para

  • email: ronaldo.prati@ufabc.edu.br
  • prefixo assunto: [MineracaoDados2021.1 - Seminário]

• Vídeo de até 30 minutos

  • enviar link com vídeo até 10/04 (link público, youtube ou similar)
  • videos serão publicados no site

Projeto

• Grupo de até 3 pessoas:

• Aplicação de técnica de Mineração de Dados em base Dados

• Critérios de avaliação:

  • Adequação ao problema
  • Reprodutibilidade
  • Clareza na escrita

• Relatório em até 6 páginas (formato livre), além de códigos para a execução dos experimentos computacionais

• Plágio de projetos copiados em grande parte da WEB serão punidos com nota 0

• Enviar relatório até o dia 24/04, via Moodle

Recuperação

Você deverá refazer a atividade de menor nota (seminário ou projeto, as atividades práticas não poderam ser refeitas para nota).

Conceito Orginal:

• D -> poderá subir para C se a atividade refeita for considerada satisfatória
• F -> poderá subir para D se a atividade refeita for considerada