Eu recomendo o livro "Introdução à Mineração de Dados" de Leandro Nunes de Castro Silva e Daniel Gomes Ferrari à aqueles que querem explorar as técnicas de mineração de dados. O livro começa com conceitos básicos, como o que é mineração de dados, quais são seus objetivos, e como pode ser usada para explorar grandes conjuntos de dados. Ele também inclui discussões sobre modelos de aprendizado de máquina, como modelos de regressão, árvores de decisão e redes neurais, bem como técnicas de mineração de dados, como clusterização, classificação e associação. Além disso, há seções sobre como usar ferramentas e linguagens como Python, R e Weka para trabalhar com seus dados.
O livro também fornece orientação prática sobre como aplicar esses conceitos na prática. Os capítulos incluem: desenvolvimento de um projeto de mineração de dados, engenharia de recursos, avaliação de modelos de mineração de dados, aplicação em tempo real e detecção de fraudes, entre outros. Esta abordagem oferece aos leitores um caminho lógico para começar a trabalhar com a mineração de dados, obter resultados e aplicar seus conhecimentos à vida real. A leitura é feita de forma clara e fácil de entender, com exemplos práticos para ajudar os leitores a entender melhor os conceitos.
Em suma, o livro "Introdução à Mineração de Dados" é uma ótima opção para aqueles que desejam aprender sobre técnicas de mineração de dados, desenvolver modelos de aprendizado de máquina e trabalhar com ferramentas de mineração de dados. O livro é bem estruturado, com explicações claras, e oferece orientação prática que ajudará os leitores a colocar seus conhecimentos em prática. Portanto, recomendo fortemente este livro aos interessados em mineração de dados.
A Mineração de Dados surgiu como área de pesquisa e aplicação independente em meados da década de 1990, mas suas origens na matemática, estatística e computação são muito anteriores a esse período. A área também ganhou evidência nos últimos anos após ser cunhado o termo Big Data e com a publicação do relatório intitulado ?Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity? pelo McKinsey Global Institute em meados de 2011.
A mineração de dados é o elemento central responsável pela parte analítica (do inglês data analytics) do Big Data, ou seja, pela preparação e análise das grandes massas de dados. Com a nova nomenclatura, até os profissionais que atuam na área ganharam novo nome: analistas de dados (do inglês data analysts), ou cientistas de dados (do inglês data scientists). E esses profissionais são cada vez mais requisitados e bem pagos, principalmente no momento em que o volume de dados produzidos cresce exponencialmente, ao ponto de que em curtos períodos de tempo se gera mais dados do que em muitos séculos de história da humanidade. Para esse crescimento não parece haver limites e as oportunidades acadêmicas e comerciais da área surgem também em grande variedade, velocidade e volume!
Apesar da importância atual da área, a maior parte da literatura disponível está escrita em inglês e ainda são raros seus cursos de formação. Em Português há poucos livros, alguns poucos textos em análise de dados que possuem uma abordagem bastante distinta da proposta deste livro. Ao mesmo tempo, começam a surgir disciplinas específicas de graduação e pós-graduação em mineração de dados, análise de dados, Big Data e outras relacionadas.
É nesse contexto que surge o livro ?Introdução a Mineração de Dados: Conceitos Básicos, Algoritmos e Aplicações?, com a proposta de ser uma referência introdutória a área, voltada para estudantes e profissionais das ciências exatas, humanas e sociais aplicadas. Este livro foi escrito como texto básico para a área no idioma Português e está pautado numa escrita acessível a alunos de graduação, pós-graduação e profissionais que atuam ou querem atuar na área.
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