Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
DISCIPLINA |
| Unidade Responsável: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM COMPUTAÇÃO APLICADA (PROFISSIONAL) (11.01.01.15.05) |
| Código: |
PPCA0027 |
| Nome: |
MINERAÇÃO DE DADOS MASSIVOS |
| Carga Horária Teórica: |
30 h. |
| Carga Horária Prática: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
30 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Sim |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Sim |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Permite Múltiplas Aprovações: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
1 |
| Ementa: |
1. Conceituação de análise de dados massivos.2. Processamento paralelo aplicado à análise de dados massivos.3. Algoritmos de mineração de dados para análise de dados massivos.4. Algoritmos de mineração de textos para análise de dados massivos.5. Algoritmos de análise de redes sociais para análise de dados massivos.6. Ferramentas para análise de dados massivos.7. Estudo de caso. |
| Referências: |
Machina Learning with R. Brent Lantz. Packt Publishing, 2013.Data Just Right: Introduction to Large-Scale Data & Analytics. Michael Manoochehri. Addison-Wesley Professional, 2013. |
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