Ciência de Dados

Código: PINF6101
Curso: Mestrado em Informática
Créditos: 4
Carga horária: 60
Ementa:

Introdução à Ciência de Dados; técnicas para obtenção e manipulação de dados; redução dedimensionalidade; algoritmos de recomendação; algoritmos de agrupamento; algoritmos de classificação;regras de associação e análise de links.

Bibliografia:

1. Mohammed J. Zaki and Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis: Fundamental concepts andalgorithms. Cambridge University press, 20142. Steven S. Skiena. The Data Science Design Manual. Springer Publishing Company, Incorporated,20173. Jure Leskovec, Anand Rajaraman, and Jeffrey David Ullman. Mining of Massive Datasets (3rd. ed.).Cambridge University Press, USA, 20194. Tan, Pang-Ning, Steinbach, Michael and Kumar, Vipin. Introduction to Data Mining. Addison Wesley,20055. Tom M. Mitchell. Machine Learning. New York: McGraw-Hill, 19976. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep Learning. The MIT Press, 2016