Resumo de Noções de Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina, Big Data e Processamento de Linguagem Natural

Descrição do Resumo:

A mineração de dados ou, do inglês, data mining, refere-se ao desenvolvimento do suporte à tomada decisão a partir de dados coletados, organizados e processados por uma empresa ou uma organização. Técnicas de mineração de dados estão sendo usadas por empresas e organizações em todo o mundo para obter um melhor entendimento dos seus clientes, parceiros e de suas próprias operações.

O aprendizado de máquina é uma das tendências mais recentes da tecnologia atualmente. Do inglês machine learning, este é um ramo da inteligência artificial (IA) que já está revolucionando o software moderno e mudando a forma como as empresas fazem negócios.

Com o uso extensivo de serviços online por meio da Internet, os hábitos adotados por empresas, organizações, economias e por diferentes nações acabaram mudando a maneira como as pessoas vivem e usam a tecnologia. Dessa forma, mais do que nunca, há um aumento crescente da quantidade de informações e, consequentemente, do armazenamento dos dados que surgem diariamente.

Tudo isso é relativamente novo. Pois, agora, cada usuário e organização pode armazenar as informações em formato digital, diferentemente de como acontecia algumas décadas atrás. Portanto, para lidar com esse aumento exponencial de dados, foi criado um mecanismo e abordagem para lidar com tudo isso, o chamado Big Data.

Neste resumo, iremos apresentar os conceitos básicos sobre Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina, Big Data e Processamento de Linguagem Natural, as tecnologias envolvidas e ferramentas utilizadas. Ao final, resolveremos algumas questões de concursos públicos sobre estes assuntos.

Bons estudos,

Equipe Resumos de TI

Conteúdo do Resumo:

  • Noções de Mineração de Dados
    • Introdução
      • Conceito de Mineração de Dados
      • Objetivos da Mineração de Dados
    • Processos de Projeto de Mineração de Dados
      • Processo de Descoberta do Conhecimento em Bases de Dados (KDD)
      • Processo CRISP-DM
    • Tarefas, Técnicas e Algoritmos de Mineração de Dados
      • Classificação (Classification)
      • Árvores de Decisão (Decision Tree)
      • Redes Neurais (Neural Networks)
      • Estimação (Estimation) ou Regressão (Regression)
      • Análise Descritiva (Description) ou Sumarização de Dados
      • Agrupamento ou Segmentação (Clustering)
      • Associação (Association)
      • Detecção de Anomalias ou Análise de Outliers
    • Aplicações de Mineração de Dados
  • Noções de Aprendizado de Máquina
    • Conceito de Aprendizado de Máquina
    • Como Funciona o Aprendizado de Máquina
    • Abordagens de Aprendizado de Máquina
      • Aprendizagem Supervisionada
      • Aprendizagem Não Supervisionada
      • Aprendizagem Semissupervisionada
      • Aprendizado por Reforço
    • Aplicações de Aprendizado de Máquina
  • Noções de Big Data
    • Conceito de Big Data
    • Quais são os 5Vs do Big Data?
    • Estruturação dos Dados
    • Big Data Analytics
    • Tecnologias de Big Data
      • Ferramentas
      • Linguagens de Dados
      • Infraestrutura
  • Noções de Processamento de Linguagem Natural
    • Evolução do PLN
    • Importância do PLN
      • Grandes volumes de dados textuais
      • Estruturando uma fonte de dados altamente não-estruturada
    • Funcionamento do PLN
    • Métodos e Aplicações de PLN
      • PLN e análise de texto
      • Exemplos de PLN no dia a dia

 

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