Currículo
Sistemas Inteligentes de Apoio à Decisão M1519
Contextos
Groupo: Informática e Gestão - 2014 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Optativas > Livre
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
R1 - Identificar e aplicar os conceitos e as tecnologias associados aos Sistemas de Business Intelligence, com vista ao suporte da tomada de decisão e criação de vantagem competitiva; R2 - Identificar, aplicar, desenhar e avaliar sistemas de Business Intelligence com base em tecnologias, tais como as Bases de Dados, Data Warehouses e Processamento Analítico, Data Mining e Adaptive Business Intelligence; R3 - Conhecer e aplicar técnicas, modelos, metodologias e ferramentas de Data Mining; R4 - Conduzir, gerir e documentar projectos de Data Mining.
Programa
- Introdução ao Business Intelligence, Data Mining, metodologia CRISP-DM - Sistemas de Dataware houses e OLAP - Adaptive Business Intelligence - Previsão e Optimização - Data Mining: classificação, regressão, segmentação - Modelos de Aprendizagem (e.g. Árvores de decisão, Redes Neuronais) - Estatística da Aprendizagem - Apresentação de Diversos Casos de Estudo - Ferramentas (Dataware houses, OLAP, BI, Data Mining), como por exemplo o WEKA e o R - Projecto
Método de Avaliação
Aulas teóricas (método expositivo com diversos métodos activos) e Aulas práticas (execução de projecto em grupo). | Aval. contínua: 60% de trabalho de grupo + 40% teste Aval. final: 60% de trabalho individual + 40% teste 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
- Z. Michalewicz, M. Schmidt, M. Michalewicz and C. Chiriac, Adaptive Business Intelligence, Springer-Verlag, Leipzig, Germany, 2007. I. Witten and E. Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2nd edition, Morgan Kaufmann, 2005. M.F. Santos e C. Azevedo, Data Mining - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, FCA, 2006. M. Rocha, P. Cortez e J. Neves, Análise Inteligente de Dados - Algoritmos e Implementação em Java, FCA, 2008. E. Turban, R. Sharda, J. Aronson and D. King, Business Intelligence ? A Managerial Approach, Prentice Hall, 2008. :
Secundária
- Z. Michalewicz, M. Schmidt, M. Michalewicz and C. Chiriac, Adaptive Business Intelligence, Springer-Verlag, Leipzig, Germany, 2007. I. Witten and E. Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2nd edition, Morgan Kaufmann, 2005. :