Objetivos do Curso

O objetivo do curso é apresentar técnicas de Mineração de Dados para uma quantidade muito grande de informações, virtualmente infinita. O curso visa apresentar uma introdução às técnicas mais conhecidas de mineração de dados e aplica-las em uma infraestrutura de computação de alto desempenho. O curso foi desenhado para receber alunos de várias áreas do conhecimento que necessitem realizar análise de grandes volumes de dados com ferramenta para suas pesquisas. Sendo uma disciplina aplicada, ela tem uma composição de 50% de aula teórica e 50% de aula prática. 

Como trabalho final da disciplina deverá ser escrito um texto, em formato de artigo, com uma experiência de mineração de dados na área de interesse do aluno. No curso é estimulado a interação entre alunos de cursos diferentes com alunos da computação para despertar novos temas de pesquisa para todas as áreas.

Conteúdo programático

1. Introdução à Mineração de Dados
2. Aprendizagem de Máquina
3. Algoritmos de classificação, clusterização e de tomada de decisão.
4. Introdução a redes neurais.
5. Aplicações prática em sistema distribuído.

Material do curso

Livro Texto

Slides do curso

Slides do curso Mineração Massiva de Dados 

Leitura Complementar

 Este curso é baseado no curso Mining of Massive Datasets dos professores Jure Leskovec, Anand Rajaraman e Jeff Ullman  da Universidade de Stanford. Os slides originais do curso, o material didático e videoaulas podem ser acessadas em MMDS.

Recursos computacionais

Guia de programação