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Mineração de Regras de Associação com Weka, Apriori e Java

Discover hidden patterns in business data with Weka! Learn association rules for data mining and analysis. Practical skills for data science.

4.8(207)
2,571students
9h 29m
Certificate
Jones Granatyr
Jones GranatyrProfessor

Course Content

Mineração de Regras de Associação com Weka, Apriori e Java is an all-levels Udemy course taught by Jones Granatyr. It runs 9h 29m, is taught in Portuguese, and includes a certificate of completion. Learners rate it 4.8 out of 5 from 207 reviews, with 2,571 students enrolled. It is a paid course, last updated January 2021.

Descubra as Regras de Associação: Uma poderosa técnica de Mineração de Dados para insights comerciais!

Você estuda Inteligência Artificial e quer dominar uma técnica com aplicações reais? As Regras de Associação são uma das áreas mais populares da Mineração de Dados, com um vasto leque de aplicações práticas. Um exemplo clássico, conhecido como "fraudas e cervejas", demonstra como identificar padrões ocultos nos dados. Um mercado descobriu uma forte correlação entre a compra de produtos específicos em determinados dias da semana, otimizando o layout das prateleiras e aumentando significativamente as vendas.

A técnica de Regras de Associação utiliza algoritmos como o Apriori para revelar associações que não são evidentes em análises superficiais. Este curso te guiará passo a passo no funcionamento do algoritmo Apriori, ensinando a gerar regras de associação a partir de uma base de dados. Aprenda a calcular as métricas cruciais: suporte, confiança e lift, essenciais para interpretar os resultados.

O que você vai aprender:

  • Funcionamento detalhado do algoritmo Apriori.
  • Cálculo e interpretação de suporte, confiança e lift.
  • Utilização de ferramentas como Weka, Java e MySQL.
  • Market Basket Analysis: Análise de cestas de mercado para identificar produtos frequentemente comprados juntos.
  • KDD (Knowledge Discovery in Databases): Aplicação completa do processo de descoberta de conhecimento, incluindo seleção de atributos, pré-processamento e transformação de dados.
  • Conversão de dados em formato adequado para o algoritmo Apriori.

Prática com dados reais:

Trabalharemos com duas bases de dados prontas e, posteriormente, com dados reais de uma pizzaria (incluindo um case de sucesso!) e uma pesquisa sócio-econômica de uma universidade. O objetivo é aplicar o processo completo de KDD e extrair insights valiosos.

Para quem é este curso?

Este curso é ideal para:

  • Iniciantes em Mineração de Dados e Regras de Associação.
  • Profissionais de Inteligência Artificial que desejam aprofundar seus conhecimentos.
  • Qualquer pessoa interessada em análise de dados e descoberta de padrões.

Ao final do curso, você terá a habilidade de implementar suas próprias análises em suas bases de dados, abrindo portas para novas oportunidades de negócio e renda extra. Prepare-se para dar um salto na sua carreira!

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