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Introdução à Mineração de Dados eBook Kindle

4.0 de 5 estrelas 16 avaliações de clientes

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--Este texto se refere à edição Capa comum.

Número de páginas: 296 páginas Idioma: Português

Descrições do Produto

Resenha da Editora

A quantidade de dados gerada atualmente tem extrapolado a capacidade humana de interpretação. O armazenamento de todo tipo de informação que antes era objeto de desejo de grandes e até médias empresas, agora se torna um desafio de como analisar essa superabundância de dados. A este desafio em específico está o interesse em determinar ações estratégicas, visando à descoberta de conhecimento em bases de dados para aumentar vendas, definir perfis e sugerir produtos relacionados. A descoberta de conhecimento constitui-se de um processo, cuja primeira etapa tem o objetivo de fazer um pré-processamento na base de dados para entregar a fase seguinte os dados limpos, preparados e selecionados. A fase seguinte, que é principal, esta a Mineração de Dados. Nessa etapa, algoritmos de aprendizado de máquina ou de redes neurais artificiais são executados sobre os dados, a fim de criar um modelo que auxilie em tarefas como classificação, agrupamento e associação de dados. Finalmente, como última etapa, os resultados da mineração são interpretados e analisados qualitativamente e quantitativamente. Diante o exposto, nota-se que é uma área interdisciplinar e exige do leitor uma grande diversidade de experiências que envolvem, basicamente: banco de dados, álgebra linear, matemática discreta e algoritmos. Nesse sentido, esta obra tem como objetivo a apresentação destes assuntos de forma contextualizada, de modo a facilitar o entendimento de um problema e sua resolução através de algoritmos escritos em pseudo-códigos e executados em passo a passo. Adicionalmente, os problemas resolvidos analiticamente são também simulados em uma ferramenta case. Com estas estratégias, esta obra constitui-se de uma visão bastante pragmática dos algoritmos de Mineração de Dados e suas utilizações em estudos de casos reais resolvidos e simulados.

Detalhes do produto

  • Formato: eBook Kindle
  • Tamanho do arquivo: 3393 KB
  • Número de páginas: 451 páginas
  • Editora: EVMBR (17 de junho de 2016)
  • Vendido por: Amazon Servicos de Varejo do Brasil Ltda
  • Idioma: Português
  • ASIN: B01JMAC3PI
  • Dicas de vocabulário: Não habilitado
  • Configuração de fonte: Não habilitado
  • Avaliação média: 4.0 de 5 estrelas 16 avaliações de clientes
  • Lista de mais vendidos da Amazon: #5,145 entre os mais vendidos na Loja Kindle (Conheça os 100 mais vendidos na Loja Kindle)

Avaliação de clientes

Principais avaliações de clientes

Formato: Capa comum Compra verificada
Melhor opção para quem deseja conhecer mineração de dados em um nível intermediário, não tão superficial quanto os introdutório de data science, nem tão academico como as grandes referencias em mineração.

Ponto fraco: faltam mais casos de usos do algoritmos e implementação em python.
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Formato: Capa comum Compra verificada
Entender os princípios de mineração de dados ( também conhecido com Knowledge Data Discovery) é essencial para quem quer enveredar pelas sendas de data science. Nem sempre é fácil achar literatura adequada a quem está iniciando. Este livro ensina, de maneira muito didática e acessível os fundamentos e apresenta exemplos utilizando a linguagem R, uma linguagem de código aberta ( e 'free' ), de fácil aprendizado e ideal para manipulação de dados estatísticos. O livro ensina conceitos de Machine Learning, Redes Neurais, Agrupamento e Classificação de Dados, Regras de Associação, Regressão e conceitos básicos de R. Ideal para quem está iniciando e ainda precisa 'fortalecer' a musculatura da nomenclatura e do entendimento dos algorítimos e fórmulas.
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Formato: Capa comum Compra verificada
Acredito que um livro que se propõe a explicar a Mineração de Dados com aplicações práticas em R, ou em qualquer outra ferramenta, não pode oferecer um tipo de aplicação prática tão pobre quanto a que este livro propõe. Não aprofunda na teoria e nem explica a aplicação prática com eficiência. Ainda assim, para mim, o pior de tudo é a ausência da explicação da saída dos modelos que, em última análise, essencialmente é o que importa: entender os resultados. Seja como for, comporá minha lista de livros na estante.
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Formato: Capa comum Compra verificada
Para quem quer entrar no mundo da mineração de dados e da programação na linguagem R, esta é uma excelente escolha: exemplos simples e extremamente didáticos, leitura fácil e fluida.
Recomendo fortemente ler o capítulo introdutório.
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Por Reinaldo Maciel em 25 de janeiro de 2017
Formato: Capa comum Compra verificada
Partindo-se do básico, o livro vai se aprofundando nos assuntos trazendo uma escrita leve e concisa, tornando a leitura interessante e não cansativa.
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Por Cliente Amazon em 11 de janeiro de 2017
Formato: Capa comum Compra verificada
O livro é bem completo, contém muitas informações, principalmente sobre a Linguagem R, abordada durante o livro, vale a pena comprar esse livro.
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Por Jonatas Freitas em 4 de agosto de 2017
Formato: Capa comum Compra verificada
Ótimo livro, ataca os pontos vitais da mineração de dados, livro super dinâmico e de fácil entendimento indico 100%, vale cada centavo!
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Por Cliente Amazon em 8 de agosto de 2017
Formato: Capa comum Compra verificada
Recomendo a todos que estão començando na mineração de dados, livro bem explicativo e didatico, varios exemplos de codigo em R
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