WEKA na Veia - Mineração de Dados sem Mistérios

Description

As grandes empresas estão em busca de profissionais que saibam tratar e trabalhar dados, permitindo que novos insights sejam descobertos e aplicados ao seu negócio.

Atualmente, a mineração de dados se mostra fundamental para a descoberta de novas informações e conhecimento, formatados em regras e padrões, a partir de grandes bases de dados. Nesta perspectiva, torna-se importante o desenvolvimento de um raciocínio crítico acerca dos principais conceitos, problemas e algoritmos relacionados à área de mineração de dados. Esta abordagem visa uma sintonia com as tendências empregadas atualmente no mercado no uso desta tecnologia de modo a preparar o futuro profissional a avaliar e, sobretudo, facilitar seu entendimento no  emprego de metodologias e tecnologias avançadas.

O curso aborda o tema Mineração de Dados, através de aulas práticas e teóricas, utilizando-se de técnicas avançadas de descoberta de conhecimento, os quais provém a capacidade de descobrir novas informações, formatadas em regras e padrões, oriundas da análise de grandes bases de dados. Nesta perspectiva, o desenvolvimento de um raciocínio crítico acerca dos principais conceitos, problemas e algoritmos relacionados a área de Mineração de Dados é a principal habilidade adquirida por quem conclui o curso.

Todo o conteúdo visto é praticado na ferramenta WEKA, que é gratuita e de fácil entendimento. 

São 6 laboratórios totalmente práticos que você pode realizar durante o curso, detalhados e explicados passo a passo.

Você entenderá os algoritmos e poderá praticar com suas bases de dados,seja arquivo texto ou banco de dados. 

Contará com um Framework integrado que apresenta os resultados estatísticos.

Venha e confira!

What You Will Learn!

• Contexto da Mineração de Dados - Descoberta de conhecimento em banco de dados, Aplicações práticas
• Entender o impacto da mineração de dados, Quais são os dados de entrada e saída na Mineração de Dados
• Aprender as técnicas de Mineração de Dados (Conceitos Básicos, Aprendizado de Máquina)
• Trabalhar com as técnicas: CLASSIFICAÇÃO, INDUÇÃO DE REGRAS, REGRAS DE ASSOCIAÇÃO, AGRUPAMENTO(CLUSTER) , REDES NEURAIS
• Utilizar os algoritmos: ÁRVORES DE DECISÃO, APRIORI, KMEANS,ETC
• Aprendizado Bayesiano (Operacionalização do conhecimento minerado e sua interpretação)
• Validação do conhecimento descoberto
• Aprendendo a utilizar o WEKA: uma ferramenta Java para Classificação, Associação, Clustering e Previsão
• Explanação de Interfaces Visuais para interpretação e divulgação do conhecimento (Mineração Visual)
• Entendimento e apresentação sobre MINERAÇÃO VISUAL- uso da biblioteca D3js

Who Should Attend!

• Estudantes, Profissionais da área de dados, Estatísticos

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