Curso de Mineração de Dados com KDD, Python, R e Google Colab

Sobre o curso

Mineração de dados não é rodar um modelo: é um processo. O KDD — Knowledge Discovery in Databases — define as etapas que transformam dados brutos em conhecimento aproveitável, e a maior parte do esforço real acontece antes do algoritmo, na seleção e no pré-processamento dos dados.

É por aí que o curso trabalha. Você aprende os fundamentos de data mining e cada fase do KDD, coloca a mão no WEKA para experimentar técnicas sem escrever código, e depois parte para análises com Python, R e Google Colab — sem instalar nada pesado na máquina. O fechamento é com casos reais de mercado, para conectar técnica e decisão.

O que você vai aprender

• Entender os fundamentos de data mining e onde ele se encaixa em projetos de dados
• Percorrer todas as etapas do processo de KDD
• Selecionar e pré-processar dados — limpeza, transformação e preparação
• Usar o WEKA para aplicar técnicas de mineração na prática
• Fazer análises com Python, R e Google Colab
• Interpretar resultados e ligá-los a decisões estratégicas, com casos reais de mercado

Conteúdo do curso

1. Fundamentos de data mining
2. Processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases)
3. Seleção e pré-processamento de dados
4. WEKA na prática
5. Análises com Python, R e Google Colab
6. Casos reais do mercado

Para quem é este curso

• Quem quer entrar em ciência de dados pelo caminho do processo, não só das ferramentas
• Estudantes de computação, estatística e engenharias
• Analistas que já trabalham com dados e querem método
• Profissionais que precisam extrair padrões de bases existentes

Pré-requisitos

• Lógica de programação básica ajuda nas partes de Python e R
• Nenhuma instalação complexa: o Google Colab roda no navegador
• Noções de estatística descritiva são úteis, mas não obrigatórias

Tecnologias e temas abordados

• Python
• R
• Google Colab
• WEKA
• KDD
• Pré-processamento de dados