Sinopse

A execução de processos automatizados, nos mais variados contextos, tem produzido um volume imenso de dados que se manifestam em diferentes formatos. Todavia, todo esse volume não implica, necessariamente, em informação e conhecimento relevante para uso no apoio à tomada de decisão. Sem dúvida, não é fácil lidar com todo esse volume de dados de forma a trazer benefícios à sociedade, mas há como fazê-lo de maneira eficaz e eficiente por meio da Mineração de Dados. Este é um livro que aborda tarefas e técnicas para Mineração de Dados. Os principais conceitos, métodos e algoritmos necessários a um curso introdutório à Mineração de dados formam o seu escopo, fornecendo um material interessante para uso em cursos de graduação nas áreas de Computação, Administração, Engenharias e afins, ou para orientar a construção de disciplinas de pós graduação (lato ou stricto sensu). Ainda, profissionais interessados em aprender sobre a área encontram, nesse livro, um meio pelo qual podem apoiar exercícios de autoaprendizado. A estruturação do livro é didática, de fácil leitura e convidativo à prática. Os conceitos são apresentados a partir de um embasamento teórico, seguido por exemplos e pela apresentação de implementações em R – um ambiente de software livre que possibilita a programação genérica apoiada por uma série de facilidades referentes a funções estatísticas e de ferramentas de visualização gráfica – ideal para lidar com os desafios da Mineração de Dados.

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