Plano de Estudos

Fundamentos de Prospeção de Dados FPD

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Esta UC oferece uma introdução abrangente aos métodos e técnicas fundamentais da prospecção de dados. O foco será a compreensão de conceitos-chave, metodologias e algoritmos que permitem a descoberta de padrões, relações e informações úteis a partir de grandes volumes de dados. Os alunos aprenderão sobre data warehousing e OLAP para armazenamento e sumarização de dados, descoberta de padrões e aprendizagem de regras de associação, prospecção de tipos de dados complexos, e aplicações e tendências em Prospecção de Dados em investigação e na indústria.

Programa

1) Introdução aos conceitos e processos de prospecção de dados, visão geral do pipeline de prospecção de dados (preparação de dados, modelação, avaliação e implementação); 2) Armazenamento de Dados e OLAP: Arquitetura e design de armazéns de dados, conceitos de OLAP (incluindo agregação, slicing, dicing, roll-up e drill-down); 3) Descoberta de Padrões e Aprendizagem de Regras de Associação: Noções básicas de regras de associação ( incluindo suporte, confiança e lift), mineração de itemsets frequentes com o algoritmo apriori, padrões closed e maximal, avaliação de padrões e regras; 4) Prospecção de Tipos de Dados Complexos: prospecção de texto, mineração de dados temporais, técnicas para lidar com dados não estruturados e de elevada dimensionalidade; 5) Aplicações e Tendências em Prospecção de Dados: Sistemas de recomendação, tendências recentes e direções futuras em investigação e aplicações da prospecção de dados na indústria.

Método de Avaliação

Projectos em avaliação continua e Exame Final

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Mining of Massive Datasets: Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman n/a
• Data Mining: Concepts and Techniques: Jiawei Han, Micheline Kamber e Jian Pei n/a

Secundária

Disciplinas de Execução

2026/2027 - 1 Semestre