Programa

Programação do Curso

 

1.       Introdução ao MATLAB

2.       Introdução a R

3.       Suporte à Decisão

4.       Dados, informação e conhecimento

5.       Regras de Associação e padrões sequenciais

6.       Classificação e Previsão

7.       Árvores de decisão

8.       Previsão por Redes neurais

9.       Support Vector Machine (SVM)

10.   Classificadores Bayesianos

11.   Avaliação de desempenho

12.   Regressão

13.   Clustering: k-means clustering e agrupamento hierárquico

14.   Text Mining com R: Twitter análise de dados

15.   Detecção de outlier

16.   Análise de redes sociais

17.   Escalonamento multidimensional (MDS)

18.   Computação paralela e de Alto Desempenho

19.   Interfaces de plataformas de dados com R

20.   Construção de um sistema R Hadoop

21.   Otimização por Algoritmos Genéticos

22.   Programação Genética em MATLAB (auto programação de computadores) para identificação/caracterização de processos por regressão simbólica

23.   Data Mining e Big Data

24.   Apoio à Decisão sob Incertezas e simulação Monte Carlo

Aulas com apresentação de slides do tipo PowerPoint, em paralelo com abordagem "hands-on", com uso simultâneo dos softwares MATLAB e R para exemplificar os conceitos. Os arquivos em MATLAB serão fornecidos aos alunos para uso posterior livre, o que permitirá ao aluno ter um ferramental excelente para uso próprio.