Bibliografia

Livro recomendado: Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking, de Foster Provost & Tom Fawcett, Editora O´Reilly Media In Artigos científicos indicados e/ou disponibilizados pelo docente Documentos, manuais e guias de utilização indicados e/ou disponibilizados pelo docente Folhas de apoio às aulas elaboradas pelo docente :

Gama, J., Carvalho, A., Faceli, K., Lorena, A. & Oliveira, M. (2012). Extração de Conhecimento de Dados: Data Mining, Lisboa, Portugal: Edições Sílabo. Reis, Elizabeth (2001). Estatística Multivariada Aplicada, 2ª edição, Lisboa, Portugal: Edições Sílabo. Ayres, I. (2008). Super Crunchers: Why Thinking-By-Numbers is the New Way To Be Smart, USA, Bantam Baker, S. (2009). The Numerati, London, Uk, Mariner Books. Davenport, T., Harris, J. (2007). Competing on Analytics: The New Science of Winning, USA, Harvard Business Press. Silver, N. (2012) The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail -- but Some Don't, USA, Penguin Group. Santos, M. & Ramos, I. (2009). Hair, J., Black, W., Barrin, B., Andersen, R.(2009), Multivariate Data Analysis, 7th edition, New Jersey, USA, Prentice Hall :