Plataforma Sucupira

Instituição de Ensino Superior:

UNIVERSIDADE FEDERAL DE CIÊNCIA E INOVAÇÃO DO RIO DE JANEIRO

Programa:

Engenharia de Produção e Sistemas (31022014001P4)

Nome:

TÓPICOS ESPECIAIS EM MINERAÇÃO DE DADOS

Sigla:

EDA

Número:

4027

Créditos:

3

Período de Vigência:

01/09/2016 à -

Disciplina obrigatória:

Não

Ementa:

Esta disciplina tem como objetivo explorar o estado da arte em mineração de dados, aprofundando conceitos abordados na disciplina base. O foco está na aplicação de técnicas inovadoras ao longo do processo completo de mineração de dados, incluindo preparação e pré-processamento de dados, agrupamento, predição e análise de resultados. A disciplina será orientada por um estudo de caso real, definido pelo professor, no qual os alunos aplicarão metodologias recentes para resolver desafios práticos. O curso enfatiza tanto a compreensão teórica das abordagens mais avançadas quanto a implementação prática por meio de experimentação e análise crítica dos resultados.

Bibliografia:

[1] G. M. James, D. Witten, T. Hastie, and R. Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. Springer Nature, 2021. [2] J. Han, J. Pei, and H. Tong, Data Mining: Concepts and Techniques, 4th edition. Cambridge, MA: Morgan Kaufmann, 2022. [3] I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall, and C. J. Pal, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann, 2016. [4] C. C. Aggarwal, Data Mining: The Textbook. Springer, 2015. [5] S. Garcia, J. Luengo, and F. Herrera, Data Preprocessing in Data Mining. Springer, 2014. [6] C. M. Bishop and H. Bishop, Deep Learning: Foundations and Concepts. Springer Nature, 2023. [7] E. Ogasawara, R. Salles, F. Porto, and E. Pacitti, Event Detection in Time Series, 2025th ed. in Synthesis Lectures on Data Management. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025. doi: 10.1007/978-3-031-75941-3. [8] C. C. Aggarwal, Outlier Analysis. Springer International Publishing, 2016. [9] M. Bramer, Principles of Data Mining. Springer London, 2020.

Curso:

Engenharia de Produção e Sistemas

Nível:

Mestrado

Carga Horária:

45

Curso:

ENGENHARIA DE PRODUÇÃO E SISTEMAS

Nível:

Doutorado

Carga Horária:

45

Área de Concentração:TECNOLOGIA, GESTÃO E INOVAÇÃO

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Dados da Disciplina

Cursos

Áreas de Concentração