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Introdução a Ciência de Dados (Análise Exploratória de Dados (Técnicas…
Introdução a Ciência de Dados
Skill
x
Estatístico Testes de hipóteses, construção de modelos preditivos ou elementos de visualização
DBA Cole de Dados, metadados, replicação, integração
conhecimento multi disciplinar, gerência de projetos, liderança, Equipe especialistas
Cubos
Monitoramento em tempo Real
CEP (Complex Event `Processing
Dashboards
Infográficos
BSC Balanced Scorecard
MapReduce
HDFS
Ecossistema Hadoop
Análise Exploratória de Dados
Técnicas Quantitativas
Diagrama de Dispersão
Diagrama de Caixa
Box plot
Histograma
Nuvem de Palavras
Caras de Chernoff
Processos de Mineração de Dados
CRISP-DM
KDD
O processo de Aprendizado
Superajuste de Modelos
Classe Rara
Custo
Aprendizado Baseado em Instâncias
Seleção de Atributos
Matriz de confusão
Taxa de positivos Verdadeiros TPR= TP/(TP+FN)
Taxa de Negativos Verdadeiros TPN = TN/(TN+FP)
Taxa de Positivos Falsos FPR = FP/(TN+FP)
Taxa de Negativos Falsos FNR = FN/(TP+FN)
Precisão P=TP/(TP+FP)
Lembrança R=TP / (TP+FN)
Técnicas e Algoritmos
Classificação
Bayes (Algoritmo que avalia e classifica atributos de uma instância é um pagador bom ou ruim)
NaiveBayes
BaysNet
Rules (Sistemas de Recomendação (Suporte , Confiança)
Party
Decision Table
Decision Trees (Constroem um modelo de árvore com nodos, sendo avaliado a cada no, possuindo nodo raiz, nodos internos e nodos folha, que é onde a classificação é definida)
Random Forest
j48
Agrupamentos (Tarefas não supervisionadas, reunindo características em comum)
Por Densidade
DBScan (baseado em densidade dos dados. O número de grupos é definido automaticamente pelo algoritmo.)
Baseado em Protótipos ( o número de agrupamentos é definido pelo usuário. nenhum elemento será classificado como ruído. é um algoritmo não determinístico.
K-Means baseado em centróides
K-medoids
Regras de Associação
Apriori
FP Growth
Mineração de Texto
Distância Levenshtein
Teoria dos Grafos
Analisando rede social
Lei de Benford