AP528 - Ciência dos Dados I: Introdução - 2S/2019 Imprimir

Ementa:

Redução de dimensionalidade dos dados: Amostragem e seleção de atributos Técnicas para balanceamento dos dados. Prenchimento de dados ("Imputação") e remoção de "outliers". Seminários de tópicos avançados. Projetos com aplicações na agricultura.

Bibliografia:

• PROVOST, F. & FAWCETT, T. (2013). Data science for business what you need to know about data mining and data analytic thinking. Sebastopol, CA: O´Reilly Media.
• MUCHERINO, A., PAPAJORGJI, P. J. & PARDALOS, P. M., Data Mining in Agriculture. Springer, 2009.
• TAN, P.; STEINBACH, M.; KUMAR, V. Introdução ao Data Mining (Mineração de Dados). Editora Ciência Moderna, 2009.
• WITTEN, I.H. & FRANK, E., Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 3rd Edition, Morgan Kaufmann, 2011.
• PLAS, J.V. Python Data Science Handbook. O’Reilly. Acesso online gratuito:
• https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
• GUIDO, S. & MÜLLER, A. Introduction to Machine Learning with Python. O’Reilly. Acesso online gratuito:
• https://learning.oreilly.com/library/view/introduction-to-machine/9781449369880/

Ano de Catálogo: 2019

Créditos: 3