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.

Processamento de linguagem natural (PLN) é uma área da Inteligência Artificial que ajuda computadores a entender, interpretar e manipular a linguagem humana. Ou seja, estuda formas de um computador se comunicar com humanos. Nesse contexto, estão incluídas tanto a comunicação falada, por exemplo, quando você pede para a Siri ou o Google configurar um alarme, quanto a comunicação escrita, por exemplo, ao utilizar um chatbot.

Neste resumo, iremos apresentar os conceitos básicos sobre Mineração de Dados e Processamento de Linguagem Natural (PLN). Ao final, resolveremos algumas questões de concursos públicos sobre estes assuntos.

Bons estudos,

Equipe Resumos de TI

Conteúdo do Resumo:

Mineração de Dados
- Introdução
  - Conceito de Mineração de Dados
  - Objetivos da Mineração de Dados
- Processo de Descoberta do Conhecimento em Bases de Dados (KDD)
- Processo CRISP-DM
- Técnicas para Pré-Processamento dos Dados
- Tarefas de Mineração de Dados
  - Classificação (Classification)
  - Regressão (Regression) ou Estimação (Estimation)
  - Agrupamento ou Segmentação (Clustering)
  - Associação (Association)
  - Sumarização de Dados ou Análise Descritiva (Description)
  - Detecção de Anomalias ou Análise de Outliers
  - Modelagem Preditiva
- Aplicações de Mineração de Dados
- Mineração de Textos (Text Mining)
  - Pré-Processamento de Texto
  - Representação Textual
  - Descoberta de Conhecimento

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
  - Níveis de Processamento
  - Tipos de Abordagem
  - Elementos Básicos da Linguagem
  - Tarefas
- Métodos e Aplicações de PLN
  - PLN e análise de texto
  - Exemplos de PLN no dia a dia