Data Warehouse, Data Minning e Business Intelligence

Tecnologias de Informação e Comunicação
5.5 ECTS; 3º Ano, 1º Semestre, 30,0 TP + 30,0 TC

Docente(s)

Pré-requisitos
É aconselhável que os alunos que optem por frequentar esta unidade curricular possuam conhecimentos de nível médio de métodos númericos e estatística.

Objetivos
No final da unidade curricular os alunos deverão conhecer e ter a capacidade de identificar os diferentes conceitos e metodologias de prospeção de dados.
Os alunos adquirirão conhecimentos de desenvolvimento de modelos de predição de dados baseados em diferentes técnicas.

Programa
Introdução
Dados; Exploração de dados
Classificação - Conceitos; Árvores de decisão; Avaliação do modelo; Técnicas alternativas
Análise e regras de associação - Conceitos e algoritmos
Análise de agrupamentos - Conceitos e algoritmos
Deteção de anomalias
Análise de correspondência
Técnicas de Data Mining
Análise discriminante
Modelos
Aprendizagem automática

Metodologia de avaliação
Frequência/ Exame ? peso de 50% na nota final
Trabalho prático ? peso de 50% na nota final

Bibliografia
- H. Witten, I. e Frank, E. (2005). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. (Vol. 1). (pp. 1-361). San Francisco, USA: Morgan Kaufmann

Método de interação
Aulas teórico-práticas - Exposição dos conceitos teóricos associados aos conteúdos programáticos, apresentação de casos práticos e resolução de problemas práticos.
Aulas de Trabalho de Campo - realização, sob orientação, de um trabalho de aplicação.

Software utilizado nas aulas