Programa

Mestrado em Informática e Gestão

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CP1. Introdução ao Data Mining: metodologia, principais problemas de Data Mining na empresa e utensílios adequados; CP2. Regressão linear e não linear; o modelo linear; aplicação à detecção de fraude e à política de fornecedores; CP3. Regressão Logística: classificação nominal; aplicação à estimação da probabilidade de incumprimento (Basileia II); CP4. Rede neuronal: tipos e prática de modelação complexa; CP5. Indução de Regras: usos, algoritmos e prática de modelação; factores de abandono de serviços; CP6. Análise de grupos: algoritmos e seu uso; aplicação à descoberta de padrões de consumo; CP7. Rede topológica de Kohonen: redução de dimensão; discretização: prática de descoberta de topologias; aplicação a CRM; CP8. Probabilidades, Informação a priori e Incerteza: inferência Bayesiana; aplicação à estimação de riscos. CP9. Análise de Afinidades: padrões de consumo e definição de cabazes; CP10. Práticas de modelação; DM na empresa e ligação com outras funções.