Currículo
Sistemas Integrados de Apoio à Decisão M5700
Contextos
Groupo: Escola de Tecnologias e Arquitetura > Optativas > Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação > 2º Ciclo
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Um/a aluno/a que frequente com sucesso a UC irá: OA1: Identificar e aplicar conhecimento descoberto a partir de bases de dados OA2: Adquirir competências críticas para escolher e aplicar as técnicas mais adequadas perante um problema para o qual existem dados OA3: Desenvolver soluções autónomas para problemas do mundo real que envolvam preparação de dados, modelação, e avaliação de resultados OA4: Propor soluções para suporte à decisão
Programa
CP1: Introdução ao Business Intelligence, Data Mining, metodologia CRISP-DM CP2: Sistemas de Dataware houses e OLAP CP3: Adaptive Business Intelligence CP4: Previsão e Optimização CP5: Data Mining: classificação, regressão, segmentação CP6: Modelos de Aprendizagem (e.g. Árvores de decisão, Redes Neuronais) CP7: Apresentação de Diversos Casos de Estudo CP8: Ferramentas (Dataware houses, OLAP, BI, Data Mining), como por exemplo o WEKA e o R CP9: Projecto
Método de Avaliação
Aval. contínua: 60% de trabalho de grupo + 40% teste Aval. final: 60% de trabalho individual + 40% prova escrita Nota mínima em cada componente: 9 valores Nota mínima final: 10 val.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 113.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- E. Turban, R. Sharda, J. Aronson and D. King, Business Intelligence ? A Managerial Approach, Prentice Hall, 2008. M. Rocha, P. Cortez e J. Neves, Análise Inteligente de Dados - Algoritmos e Implementação em Java, FCA, 2008. M.F. Santos e C. Azevedo, Data Mining - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, FCA, 2006. I. Witten and E. Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2nd edition, Morgan Kaufmann, 2005. Z. Michalewicz, M. Schmidt, M. Michalewicz and C. Chiriac, Adaptive Business Intelligence, Springer-Verlag, Leipzig, Germany, 2007.:
Secundária
- I. Witten and E. Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2nd edition, Morgan Kaufmann, 2005. Z. Michalewicz, M. Schmidt, M. Michalewicz and C. Chiriac, Adaptive Business Intelligence, Springer-Verlag, Leipzig, Germany, 2007.: