Ficha de Disciplina - Data Mining II
Curso: Especialização em Business Intelligence e Gestão do Conhecimento
Nível do curso: Mestrado
Unidade curricular: Data Mining II
Código da Unidade curricular: 42347
Tipo de unidade curricular: Obrigatória
Ano do plano de estudos: 1º
Semestre: Primavera-Verão
Número de créditos: 7.5
Docente responsável:
Número de horas de aula por semana: Não Disponivel
Objectivos da unidade curricular:
1 - Fazer previsões a partir de dados.
2 - Conhecer os principais problemas relacionados com previsões baseadas em dados (“data driven”)
3 - Conhecer as principais técnicas:
3.1 - Métodos clássicos: regressões, interpolações, extrapol.
3.2 - Decisões Bayesianas
3.3 - Sistemas baseados em instâncias
3.4 - Árvores de decisão
3.6 - Redes neuronais
3.6 - Ensambles
Requisitos de frequência:
Não Disponivel
Conteúdo da unidade curricular:
A unidade curricular está organizada em sete Unidades de Aprendizagem (UA):
UA1. Introdução aos métodos de previsão em Data Mining
UA2. Dados, pré-processamento, e estimativas de erro
UA3. Teoria da decisão e sistemas Bayesianos
UA4. Aprendizagem e classificação baseada em instâncias
UA5. Árvores de decisão
UA6. Redes Neuronais
UA7. Ensambles
Bibliografia recomendada:
- Data mining: practical machine learning tools and techniques Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall: Morgan Kaufmann, 2011
- Machine Learning, Tom M.Mitchell, McGraw Hill, 1997
- Pattern Classification, Duda, Hart, & Stork, Wiley, 2001
Métodos de ensino:
A unidade curricular baseia-se principalmente em aulas teórico-práticas. As sessões teórico-práticas incluem a exposição de conceitos e metodologias, resolução de exemplos, discussão e interpretação de resultados. O trabalho prático, que é muito significativo nesta unidade curricular, é realizado pelos alunos fora das aulas, mas é avaliado.
Métodos de avaliação:
A avaliação é feita através de trabalhos da casa (que contam para 20% da nota final), um trabalho prático de grupo (20%), e um exame escrito final (60%)
Língua de ensino: Português. No caso de o ISEGI receber alunos de Erasmus ou um docente estrangeiro, as aulas serão leccionadas em Inglês.