Plano de Estudos
Prospeção de Dados PDad
Contextos
Groupo: 2_MCD 2025/26 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Opcionais 2º Semestre > 2009 - MCD - Grupo 3: Foco em Algoritmos (CEI)
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Esta UC aborda os conceitos e algoritmos fundamentais em prospeção de dados (Data Mining). No final da UC os alunos deverão compreender os principais algoritmos e aplicações em descoberta de padrões, agrupamento e classificação de dados, e ser capazes de propor soluções em contextos reais de prospeção de dados.
Programa
A UC aborda os seguintes tópicos: 1) Introdução à Prospeção de Dados (Data Mining). 2) Descoberta de padrões: Visão geral das abordagens para descoberta de padrões; descoberta de padrões frequentes (descoberta de conjuntos de items, sumarização de conjuntos de items, descoberta de regras de associação), avaliação de padrões e regras de associação; Classificação baseada em padrões. 3) Agrupamento: visão geral das abordagens de agrupamento e sua avaliação; Ensemble Clustering; Agrupamento de dados com elevada dimensionalidade (abordagens baseadas em subspace clustering e redução de dimensionalidade). 4) Prospeção em Dados Temporais: Descoberta de padrões sequenciais (padrões sequenciais frequentes, descoberta de regras de associação sequenciais, avaliação de padrões e regras sequenciais); Agrupamento temporal e espaço-temporal; Classificação em dados temporais. 5) Sistemas de Recomendação: visão geral das principais abordagens; relação com descoberta de padrões e agrupamento.
Método de Avaliação
Projeto(s) + Exame
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 119.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Data Mining Concepts and Techniques: Jiawei Han et al 2022
- Data Mining and Machine Learning: Fundamental Concepts and Algorithms: Mohammed J. Zaki and Wagner Meira, Jr 2020