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CURSO

Curso Mineração de Regras de Associação com Weka, Apriori e Java

Sobre o curso
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Aprenda a descobrir padrões escondidos em bases de dados reais utilizando técnicas de Inteligência Artificial!
  • Data de publicação: 04/09/2017
  • Idioma: Português (Brasil)
  • Plataforma: Udemy
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Ementa do Curso

  • 08 Módulos
    1. Boas-vindas e conteúdo do curso
    2. Mineração de regras de associação
    3. Introdução ao Weka
    4. Análise de cestas de compras
    5. Base de dados da pizzaria
    6. Base de dados do vestibular
    7. Conversão do modelo entidade relacionamento
    8. Considerações finais

Mais informações

A descoberta de regras de associação é uma das subáreas da Mineração de Dados mais conhecidas e que apresenta uma diversidade muito grande de aplicações práticas e comerciais! Se você estuda Inteligência Artificial, talvez já tenha ouvido falar daquele clássico exemplo das fraudas e cervejas! Caso não, há vários anos um mercado muito famoso descobriu um padrão bem interessante em seus dados: em certos dias da semana existiam muitas vendas em conjunto tanto de fraudas quanto de cervejas. De posse desse conhecimento, eles decidiram alterar a disposição das prateleiras do mercado e conseguiram otimizar as vendas desses dois produtos em conjunto (o que aumentou significativamente as receitas!). O segredo disso é que eles usaram a técnica de regras de associação, que tem como objetivo a descoberta de padrões nos dados que não podem ser facilmente encontrados somente "batendo o olho" nos registros. Essa técnica utiliza um algoritmo (o mais famoso é o Apriori) que é capaz de descobrir esse tipo de associação, podendo ser aplicado nos mais variados cenários!

E neste curso você verá passo a passo o funcionamento do algoritmo Apriori, ou seja, dada uma base de dados você vai aprender como ele consegue gerar as regras de associação, bem como compreender como são feitos os cálculos de suporte, confiança e lift; que são as métricas mais utilizadas neste tipo de cenário. Utilizaremos a ferramenta Weka, a linguagem Java e também o banco de dados MySql para o desenvolvimento dos exemplos. Inicialmente trabalharemos com duas bases de dados prontas de mercado e o objetivo será analisar as associações que podem ser encontradas entre os produtos que são vendidos em conjunto, processo conhecido como Market Basket Analysis (análise de cestas de mercado).

Logo depois, utilizaremos duas bases de dados reais: a primeira de uma pizzaria (inclusive a pizzaria era minha!) e a segunda de uma pesquisa sócio-econômica de alunos que fizerem o vestibular em uma universidade! A ideia é realizar o processo KDD completo (Knowledge Discovery in Databases - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados) nessas duas bases de dados, passando pelos processos de seleção de atributos, pré-processamento e transformação dos dados antes de realizar as análises com o algoritmo Apriori. O objetivo dessas seções é que você tenha uma visão prática e comercial de como funciona esse processo em bases de dados reais, visto que a maioria dos materiais sobre o assunto abordam somente a aplicação do algoritmo e deixa de lado todo o processo de preparação das bases de dados!

Por fim, ainda teremos mais um módulo adicional que mostrará como importar uma base de dados fictícia de mercado para um padrão na qual as análises possam ser realizadas. Nessas aulas, é mostrado passo a passo como realizar a conexão do Java com o MySql e realizar as consultas para obter os dados no padrão requerido para aplicação do Apriori. Esse módulo é particularmente útil caso você tenha uma base de dados no modelo Entidade Relacionamento e deseja aprender os processos básicos para conversão dos dados. Ao final do curso, você será capaz de implementar suas próprias análises e em suas próprias bases de dados, o que pode abrir diversas oportunidades de negócio e de renda extra para você! :)

Sobre Inteligência Artificial

Você sabia que a Inteligência Artificial (IA) é uma das área de TI que mais está crescendo e se expandindo no mundo? E que o conhecimento dessa área pode também abrir novas oportunidades de negócio? Veja só alguns fatos que foram noticiados recentemente pela mídia: a Apple reforçando os investimento em IA, a Microsoft criando uma unidade de pesquisa especializada em IA, o Uber e o Twitter comprando startups de IA, a Samsung adquirindo uma plataforma de IA, a Toyota, o Facebook, a IBM e o Google investindo muito dinheiro em pesquisas nessa área! Isso sem falar que no Vale do Silício profissionais com esses conhecimentos estão em alta e que a Acer já previu que 2017 será definitivamente o ano da Inteligência Artificial!

A tendência é que o campo de trabalho de IA se desenvolva cada vez mais e é praticamente certo que haverá um aquecimento muito grande no mercado, fazendo com que as empresas busquem profissionais qualificados para atuarem em projetos dessa área! Não tem mais como ficar de fora!

O que aprenderei?

  • Entenda as aplicações que podem ser desenvolvidas utilizando regras de associação
  • Aprenda os conceitos teóricos sobre o algoritmo Apriori, bem como a configuração de seus parâmetros (suporte, confiança e lift)
  • Aprenda como importar bases de dados reais para o formato para aplicação de regras de associação
  • Entenda como configurar os parâmetros do algoritmo Apriori para obter melhores resultados em diversos cenários

Todo o curso é 100% em vídeo aulas, tem direito a certificado e acesso vitalício! 

O professor Jones Granatyr é fundador do portal IA Expert, que é um site com conteúdo exclusivo e atualizado sobre IA. Ele também leciona para os cursos de graduação em Ciência da Computação e Sistemas de Informação há mais de 10 anos e é doutorando e mestre na área de Inteligência Artificial pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso! :)

Carga horária:

  • 9,5 horas
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Jones Granatyr
Professor, pesquisador e fundador do portal IA Expert. É doutorando (bolsista CAPES) e mestre (bolsista CNPq) em Ciência da Computação com ênfase em Inteligência Artificial. Mais de 400 alunos na Udemy.

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