SINOPSE
A crescente geração de dados desafia a capacidade humana de interpretação, tornando essencial a análise eficaz dessa superabundância. O foco recai sobre a determinação de ações estratégicas que visam descobrir conhecimento em bases de dados, aumentando vendas e definindo perfis de consumidores. O processo de descoberta de conhecimento inicia-se com o pré-processamento dos dados, preparando-os para a fase de Mineração de Dados, onde algoritmos de aprendizado de máquina são aplicados para criar modelos que auxiliam em tarefas como classificação e agrupamento.
Na etapa final, os resultados obtidos são analisados qualitativa e quantitativamente. A interdisciplinaridade é fundamental, envolvendo conhecimentos em banco de dados, álgebra linear e algoritmos. A proposta é apresentar esses temas de forma contextualizada, facilitando a compreensão e resolução de problemas por meio de algoritmos em pseudo-códigos, além de simulações práticas. Essa abordagem oferece uma visão pragmática das aplicações de Mineração de Dados em casos reais.