COC800 - Introdução à Ciência de Dados

Objetivos

Introdução a área de ciência de dados com apresentação das principais tecnologias para coleta, armazenamento, processamento, modelagem, visualização e analise de dados estruturados e não estruturados.

 

Ementa (Syllabus)

 

  1. Banco de Dados relacionais e OLAP
  2. Processamento intensivo de dados
  3. Visualização de dados
  4. Aprendizado de máquinas
  5. Previsão de séries temporais e modelos dinâmicos
  6. Processamento de linguagem natural
  7. Visão Computacional
  8. Redes Complexas
  9. Sistemas de Recomendação
  10. Análise de Regras de Associação

Bibliografia (Bibliography

 

 [1] [Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems), 2011

[2] Charu C. Aggarwal, Data Mining: The Textbook, 2015

[3] Trevor Hastie and Robert Tibshirani, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics), 2016

[4] Pang-Ning Tan and Michael Steinbach, Introduction to Data Mining, 2005

[5] Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), 2011

[6] Tom M. Mitchell, Machine Learning (McGraw-Hill International Editions Computer Science Series), 1997

[7] Yaser S. Abu-Mostafa and Malik Magdon-Ismail, Learning from Data, 2012

[8] Stephen Marsland, Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition (Chapman & Hall/CRCMachine Learning & Pattern Recognition), 2014

[9] Tom White, Hadoop: The Definitive Guide: Storage and Analysis at Internet Scale, 2015

[10] Benjamin Bengfort and Jenny Kim, Data Analytics with Hadoop: An Introduction for Data Scientists, 2016.

 

Professor

Rogerio Espindola

 

Créditos / CH (Credits/ Workload)

3.0 / 45h 

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