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Data Mining - Conceitos , Técnicas , Algoritmos, Orientações e Aplicações - 2ª edição

Os constantes avanços na área da Tecnologia da Informação têm viabilizado o armazenamento de grandes e múltiplas bases de dados de natureza comercial, administrativa, governamental e científica. Por outro lado, a análise de grandes quantidades de dados pelo homem é inviável sem o auxílio de ferramentas computacionais apropriadas. Na era globalizada em que vivemos, é cada vez maior a competitividade entre as empresas, sendo a informação e o conhecimento elementos fundamentais para se obter diferenciais mercadológicos frente à concorrência. Diante desse cenário, surge a área de DataMining cujo propósito é desenvolver e aplicar técnicas que permitam obter conhecimentos novos e úteis a partir de grandes bases de dados. Diversas técnicas de DataMining vêm sendo utilizadas com sucesso no mundo inteiro e estão presentes em empresas nacionais e internacionais, como: SERPRO, Caixa Econômica, Dataprev, Embratel, Telefônica, Sendas, Wal-Mart, FedEx, UPS, entre muitas outras. ...

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    Data Mining - Conceitos , Técnicas , Algoritmos, Orientações e Aplicações - 2ª edição

    Os constantes avanços na área da Tecnologia da Informação têm viabilizado o armazenamento de grandes e múltiplas bases de dados de natureza comercial, administrativa, governamental e científica. Por outro lado, a análise de grandes quantidades de dados pelo homem é inviável sem o auxílio de ferramentas computacionais apropriadas. Na era globalizada em que vivemos, é cada vez maior a competitividade entre as empresas, sendo a informação e o conhecimento elementos fundamentais para se obter diferenciais mercadológicos frente à concorrência. Diante desse cenário, surge a área de DataMining cujo propósito é desenvolver e aplicar técnicas que permitam obter conhecimentos novos e úteis a partir de grandes bases de dados. Diversas técnicas de DataMining vêm sendo utilizadas com sucesso no mundo inteiro e estão presentes em empresas nacionais e internacionais, como: SERPRO, Caixa Econômica, Dataprev, Embratel, Telefônica, Sendas, Wal-Mart, FedEx, UPS, entre muitas outras. Detecção de fraudes em arrecadações, tendências de consumo de clientes, previsão de produção na indústria e previsão de riscos no mercado financeiro são alguns exemplos dentre as inúmeras aplicações de DataMining na atualidade."Dê-me um Banco de Dados que eu lhe dou o conhecimento embutido nele": essa é uma das frases que melhor retratam em linhas gerais o principal objetivo da área de DataMining. Assim sendo, este livro se destina a todas as pessoas relacionadas à área de TI (analistas, programadores, gerentes, professores, estudantes) que desejem analisar e tirar proveito do conhecimento existente em bases de dados. Conforme o próprio título sugere, este livro reúne desde material teórico e formal até experiências e orientações práticas reais sobre como conduzir e executar aplicações na área da descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD). Seu conteúdo é uma introdução aos conceitos fundamentais necessários para se realizar o processo de KDD. Durante todo o livro, exemplos são utilizados para demonstrar a aplicação das técnicas de KDD em situações práticas. Ao fim de cada capítulo, são fornecidos exercícios para que o leitor possa verificar o entendimento do conteúdo apresentado.
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o Autor Ronaldo Goldschmidt possui graduação em Matemática pela Universidade Federal Fluminense, mestrado em Sistemas e Computação pelo Instituto Militar de Engenharia e doutorado em Engenharia Elétrica - Métodos de Apoio à Decisão pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Atualmente é professor adjunto do Instituto Militar de Engenharia. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial e Lógica, atuando principalmente nos seguintes temas: sistemas de apoio à decisão, mineração de dados e textos, linguagens formais e banco de dados.


    Emmanuel Passos é Professor Titular e Doutor em Computação pela COPPE/UFRJ, com mais de 35 anos de experiência em ensino universitário. Atualmente é professor visitante no Departamento de Engenharia Elétrica na PUC-Rio e consultor de empresas, tendo desenvolvido diversas aplicações de Data Mining no mercado.


    Eduardo Bezerra trabalhou vários anos como desenvolvedor e consultor independente na área de desenvolvimento de sistemas orientados a objetos. Também realizou treinamento de equipes na área de desenvolvimento de software orientado a objetos. Eduardo é doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ. Desde 2005, é professor da Escola de Informática e Computação (EIC) do Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ).

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:296
    Origem:Nacional
    Editora:Editora Campus/ Elsevier
    Idioma:Português
    Edição:2ª Edição
    Ano:2015
    ISBN:9788535278224
    Encadernação:Brochura
    Autor:Ronaldo Goldschmidt, Emmanuel Passos, Eduardo Bezerra
  • Informações

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