Programa

Métodos Estatísticos em Data Mining

Mestrado Bolonha em Engenharia e Ciência de Dados

Mestrado Bolonha em Matemática Aplicada e Computação

Mestrado Bolonha em Engenharia e Gestão da Inovação e Empreendedorismo

Programa

Visão Geral dos problemas de Data Mining: Objectivos e Ferramentas. A importância da análise exploratória de dados: Pré-processamento, Visualização e Qualidade dos Dados. Métodos de classificação: Método dos K-Vizinhos mais próximos - Regra de Decisão de Bayes e Ingénua de Bayes - Árvores de Decisão - Regressão Logística. Avaliação do Desempenho de um Classificador. Comparação de Classificadores. Métodos de agrupamento em dados estáticos e em dinâmicos . Redução da Dimensionalidade. Deteção de anomalias em dados estáticos e dinâmicos. Mais Variáveis que Observações - Regressão de Mínimos Quadrados Parciais.