Introdução à Mineração de Dados com Linguagem R (Classificação)


SOBRE O CURSO:

Neste curso você aprenderá os conceitos básicos sobre Mineração de Dados e irá implementar um algoritmo para realizar classificações utilizando Árvore de Decisão. Para tanto, você será apresentada/apresentado a conceitos básicos como estrutura de uma árvore (nós raiz, internos e folhas), Entropia, Ganho de Informação, Índice Gini, matriz de confusão, acurácia, precisão, recall, etc. As implementações serão feitas em R no ambiente RStudio.

OBJETIVO DO CURSO:

Este curso tem por objetivo ministrar os principais conceitos sobre Mineração de Dados e apresentar os conhecimentos básicos para que cada aluna/aluno implemente um sistema simples de Classificação com Árvore de Decisão utilizando a linguagem de programação R.

CONTEÚDO:

O curso possui carga horária total de 20 horas. Os assuntos abordados serão:

MÓDULO 1 - INSTALAÇÃO DO AMBIENTE RSTUDIO E INTRODUÇÃO À LINGUAGEM R:

Neste tópico será realizada a instalação do ambiente de desenvolvimento RStudio e atividades de programação em R com o intuito de nivelar conhecimentos:

▸ Instalação do RStudio nos Sistemas Operacionais Linux e Windows

▸ Introdução à Linguagem R para Programadores

▸ Realização da Primeira Atividade Prática

MÓDULO 2 - INTRODUÇÃO AOS CONCEITOS BÁSICOS:

Neste tópico serão apresentadas aulas teóricas sobre os conceitos básicos deste curso.

▸ Introdução teórica à Mineração de Dados

▸ Introdução teórica à Classificação e Árvore de Decisão

▸ Exemplos de Aplicação de Mineração de Dados

MÓDULO 3 - IMPLEMENTAÇÃO DE UMA FERRAMENTA PARA REALIZAR CLASSIFICAÇÕES COM ÁRVORE DE DECISÃO:

Neste tópico será realizada a parte prática do curso. Cada aluna/aluno irá implementar uma ferramenta para realizar classificação de valores pela Árvore de Decisão utilizando diferentes datasets. Aqui também ocorrerá a realização da Segunda Atividade Prática do Curso.

MÓDULO 4 - IMPLEMENTAÇÃO DE UMA INTERFACE GRÁFICA PARA O CLASSIFICADOR:

Neste tópico será realizada a segunda e última parte prática do curso. Cada aluna/aluno irá implementar uma interface gráfica para a ferramenta de classificação criada no Módulo 3. Aqui também ocorrerá a realização da Terceira e Última Atividade Prática do Curso.

METODOLOGIA:

O curso será ministrado no ambiente Moodle de estudos e fará uso das seguintes metodologias:

▸ Aulas teóricas ministradas em formato vídeoaula

▸ Aulas teóricas ministradas em formato apostila

▸ Aulas práticas ministradas em formato tutorial

▸ Realização de atividades práticas (cada aluna/aluno irá implementar um sistema de Árvore de Decisão com o cálculo do Índice Gini)

▸ Esclarecimento de dúvidas e sugestões por meio de fóruns

PRÉ-REQUISITOS:

Para uma boa realização e conclusão deste curso, recomendamos os seguintes pré-requisitos:

▸ Ter um computador com acesso à Internet e disponível para a instalação de programas

▸ Conhecer alguma linguagem de programação

▸ Ter disciplina e motivação para estudar online

▸ Ter disponibilidade de 20 horas para estudos

PÚBLICO ALVO:

Este curso é destinado a estudantes e profissionais das áreas de Tecnologia, Estatística, Ciência de Dados e a todos e todas que desejam conhecer as técnicas básicas de Mineração de Dados por meio de uma abordagem prática.

CERTIFICADO DO CURSO:

O certificado será emitido para todos e todas que concluírem as atividades do curso com no mínimo de 70% de aproveitamento.

INVESTIMENTO:

▸ Novos Alunos: R$110,00

▸ Ex-alunos: R$90,00

FORMAS DE PAGAMENTO:

▸ Cartões de crédito em 3 parcelas sem juros ou em até 12 vezes com juros.

▸ Boleto Bancário.

▸ À vista por transferência ou depósito bancário com desconto de R$10,00. Entre em contato conosco pelo e-mail prognitcursos@gmail.com para se informar sobre as opções bancárias.

INSCRIÇÕES ABERTAS:

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INTRODUÇÃO À MINERAÇÃO DE DADOS COM LINGUAGEM R (CLASSIFICAÇÃO)
SOBRE A INSTRUTORA DESTE CURSO

Alessandra Gomes é graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Pará (UFPA) e mestra em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Possui mais de 10 anos de experiência entre os ensinos técnico, profissionalizante, superior e cursos livres. Já atuou no ensino privado (Colégio Politécnico Bento Quirino - Campinas - SP), público (Instituto Federal de Brasília - IFB e Projeto PARFOR - UFRA) e em projetos de cursos livres para qualificação profissional (Uptex - Campinas - SP e X25 - Brasília - DF).

Neste tempo, teve contato com a Manipulação de Dados durante projeto de pesquisa realizado no IFB. Além disso, participou de cursos de Ciência de Dados e Machine Learning na Universidade de São Paulo (USP) e Faculdade de Informática e Administração Paulista (FIAP). Também possui curso de elaboração de materiais didáticos com recursos tecnológicos pelo Senac-SP.

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