UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO
FORMULÁRIO DE IDENTIFICAÇÃO DA DISCIPLINA
 

UNIDADE: INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA
DEPARTAMENTO: DEPTO. DE ESTATISTICA
DISCIPLINA: Tópicos Especiais em Finanças e Marketing I
CARGA HORÁRIA: 60 CRÉDITOS: 4 CÓDIGO: IME05-14157
MODALIDADE DE ENSINO: Presencial TIPO DE APROVAÇÃO: Nota e Frequência
 
STATUSCURSO(S) / HABILITAÇÃO(ÕES) / ÊNFASE(S)
Eletiva RestritaIME - Ciências Atuariais (versão 2)
Eletiva DefinidaIME - Ciências Atuariais (versão 1)
IME - Ciências Atuariais (versão 2)

TIPO DE AULA CRÉDITO CH SEMANAL CH TOTAL
Teórica4460
TOTAL 4 4 60
EMENTA:

Descoberta do conhecimento em bases de dados, classificação e predição, análise de clusters, regras de associação, discretização, limpeza dos dados, arvores de decisão, redes neurais, regressão logística.
OBJETIVO(S):

Habilitar o aluno a realizar análises exploratórias de dados de diversos tipos e complexidades por meio de gráficos e medidas-resumo com o auxílio de pacotes estatísticos e planilhas de cálculo.

TRAVA:

100 créditos (Ciências Atuariais - versão 1)
100 créditos (Ciências Atuariais - versão 2)
 
BIBLIOGRAFIA:

- AMARAL, F.C.N. [2001]. Data Mining: Técnicas e Aplicações para Marketing Direto. São Paulo: Editora Berkeley.

- BUSSAB, W.O., MORETTIN, P.A. [2002]. Estatística Básica. 5.ed. São Paulo: Editora Saraiva

- BUSSAB, W.O., MIAZAKI, E.S. ANDRADE, D.F. [1990]. Introdução à Análise de Agrupamentos. São Paulo: 9º Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.

- BERRY, M.J.A., LINOFF, G. [2004]. Data Mining Techniques For Marketing, Sales and Customer Support. 2ª ed. New York: John Wiley et Sons, Inc.

- CARVALHO, L.A.V. [2001]. Data Mining: A Mineração de Dados no Marketing, Medicina, Economia, Engenharia e Administração. São Paulo: Editora érica.

- DINIZ, C.A.R., NETO F.L. [2000]. Data Mining: Uma Introdução. São Paulo: XIV Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística. IME-USP.

- FERNANDEZ, G. [2003]. Data Mining Using SAS Applications. New York: Editora Chapman et Hall/CRC

- HAN, J., KAMBER, M. [2001]. Data Mining: Concepts and Techniques. San Francisco: Morgan Kaufman Publishers.

- KLOSGEN, W., ZYTKOW, J.M. [2002]. Handbook of Data Mining and Knowledge Discovery. New York: Oxford University Press. Inc.

- MANLY, B.F.J. [2005]. Multivariate Statistical Methods: a Primer. 3ª Ed. New York: Chapman et Hall.