e-Book
E-book - Data Mining - Conceitos, Técnicas, Algoritmos, Orientações e Aplicações
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ISBN:
9788535278231
- Edição: 2|2015
- Editora: GEN LTC
Os constantes avanços na área da Tecnologia da Informação têm viabilizado o armazenamento de grandes e múltiplas bases de dados de natureza comercial, administrativa, governamental e científica. Por outro lado, a análise de grandes quantidades de dados pelo homem é inviável sem o auxílio de ferramentas computacionais apropriadas. Na era globalizada em que vivemos, é cada vez maior a competitividade entre as empresas, sendo a informação e o conhecimento elementos fundamentais para se obter diferenciais mercadológicos frente à concorrência. Diante desse cenário, surge a área de DataMining cujo propósito é desenvolver e aplicar técnicas que permitam obter conhecimentos novos e úteis a partir de grandes bases de dados. Diversas técnicas de DataMining vêm sendo utilizadas com sucesso no mundo inteiro e estão presentes em empresas nacionais e internacionais, como: SERPRO, Caixa Econômica, Dataprev, Embratel, Telefônica, Sendas, Wal-Mart, FedEx, UPS, entre muitas outras. Detecção de fraudes em arrecadações, tendências de consumo de clientes, previsão de produção na indústria e previsão de riscos no mercado financeiro são alguns exemplos dentre as inúmeras aplicações de DataMining na atualidade.Dê-me um Banco de Dados que eu lhe dou o conhecimento embutido nele: essa é uma das frases que melhor retratam em linhas gerais o principal objetivo da área de DataMining. Assim sendo, este livro se destina a todas as pessoas relacionadas à área de TI (analistas, programadores, gerentes, professores, estudantes) que desejem analisar e tirar proveito do conhecimento existente em bases de dados. Conforme o próprio título sugere, este livro reúne desde material teórico e formal até experiências e orientações práticas reais sobre como conduzir e executar aplicações na área da descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD). Seu conteúdo é uma introdução aos conceitos fundamentais necessários para se realizar o processo de KDD. Durante todo o livro, exemplos são utilizados para dem
Prefácio
Capítulo 1 - Introdução
Capítulo 2 - Processo de KDD: Conceitos Básicos
Capítulo 3 - Etapas do Processo de KDD
Capítulo 4 - Tarefas de KDD
Capítulo 5 - Métodos de Mineração de Dados
Capítulo 6 - Metodologia de KDD
Capítulo 7 - Mineração de Grafos
Capítulo 8 - Big Data
Capítulo 9 - Mineração de Dados Educacionais
Capítulo 10 - Exemplos de Aplicação de KDD
Capítulo 11 - Considerações finais
Referências
Ronaldo Goldschmidt
Possui graduação em Matemática pela Universidade Federal Fluminense, mestrado em Sistemas e Computação pelo Instituto Militar de Engenharia e doutorado em Engenharia Elétrica - Métodos de Apoio à Decisão pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Atualmente é professor adjunto do Instituto Militar de Engenharia. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial e Lógica, atuando principalmente nos seguintes temas: sistemas de apoio à decisão, mineração de dados e textos, linguagens formais e banco de dados.
Emmanuel Passos
É Professor Titular e Doutor em Computação pela COPPE/UFRJ, com experiência em ensino universitário desde 1968. Atualmente é professor colaborador do Departamento de Engenharia Elétrica na PUC-Rio e consultor de empresas, tendo desenvolvido diversas aplicações de Data Mining no mercado.
Eduardo Bezerra
Possui graduação em Ciência da Computação pela UFRJ, mestrado e doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ. Desde 2005, é professor da Escola de Informática e Computação do CEFET/RJ. Seus interesses de pesquisa incluem Engenharia de Software, Linguagens de Programação e Mineração de Dados.
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