Modelagem e Mineração de Dados

Docente: Renato Rocha Souza

Objetivo:
Desenvolver processos de aquisição, armazenamento, manipulação, visualização e análise de dados em múltiplos contextos e ambientes, ressaltando-se os aspectos teóricos e práticos.
Possui aportes da estatística, da linguística computacional, da ciência da computação, ciência da informação e ciência dos dados.

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• Programa da Disciplina
• Recursos Didáticos
• Bibliografia
• Toby Segaran. Programming Collective Intelligence O'Reilly Media
• Wes McKinney. Python for Data Analysis O'Reilly Media
• Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper. Natural Language Processing with Python O'Reilly Media
• Philipp K. Janert. Data Analysis with Open Source Tools. O'Reilly Media
• Matthew A. Russell. Mining the Social Web. (2nd edition) O'Reilly Media
• Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Third Edition). Morgan Kaufmann. 2011
• Anand Rajaraman, Jeff Ullman. Mining of Massive Datasets (v1.1)
• Dean Abbott. Applied Predictive Analytics: Principles and Techniques for the Professional Data Analyst
• Software (ecossistema Python)
• Anaconda (Ambiente Python no Windows / Mac)
• Jupyter Notebook (antigo Ipython) (Para Linux)
• Python PIP (facilita a instalação de pacotes)
• The Python Tutorial
• Tutorial Git
• Pacotes Python Adicionais
• Python Pandas
• Python Matplotlib
• Python Seaborn
• Python Numpy
• Python Scipy
• Pylab
• Python StatsModels
• Python Scikit Learn
• Python NLTK
• Python NetworkX
• Python FeedParser
• Python Beautiful Soup
• Python XLRD (Excel Reader)
• Python pymysql
• Python SQLite
• Python MongoDB
• Python Orange
• Python ETE: Environment for phylogenetic Tree Exploration
• Pydot2
• Python Gensim
• Python Pillow
• Cython
• Python RE / Python RE2
• Topicmodelling
• Python Requests
• Outros Softwares
• Weka
• Gate
• Gephi
• GraphViz
• RE2

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