Mineração de dados é o processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis em conjuntos de dados grandes e complexos. É uma disciplina interdisciplinar que combina técnicas de estatística, aprendizado de máquina, inteligência artificial e banco de dados.
Aqui estão alguns conceitos básicos que são frequentemente abordados em uma série ou curso introdutório de mineração de dados:
- Pré-processamento de dados: É a etapa em que os dados brutos são preparados para análise. Isso pode envolver a remoção de dados ausentes ou inconsistentes, normalização de valores, redução de dimensionalidade e tratamento de outliers.
- Aprendizado supervisionado: É uma técnica de mineração de dados que envolve a construção de modelos preditivos com base em pares de entrada-saída rotulados. Os algoritmos de aprendizado supervisionado são treinados usando exemplos fornecidos, e o objetivo é fazer previsões ou classificar novos dados com base no conhecimento adquirido durante o treinamento.
- Aprendizado não supervisionado: Ao contrário do aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado não requer rótulos nos dados de entrada. Em vez disso, ele busca identificar padrões e estruturas ocultas nos dados. Algoritmos de agrupamento (clustering) e redução de dimensionalidade são exemplos de técnicas de aprendizado não supervisionado.
- Avaliação de modelos: Uma parte essencial da mineração de dados é avaliar a eficácia dos modelos construídos. Isso envolve o uso de métricas de desempenho, como precisão, recall, F1-score e matriz de confusão, para medir o quão bem um modelo se sai em prever ou classificar dados.
- Aplicações de mineração de dados: A mineração de dados tem uma ampla gama de aplicações em diferentes setores, como marketing, finanças, saúde, segurança, entre outros. Exemplos de aplicação incluem detecção de fraudes, recomendação de produtos, análise de sentimentos e previsão de demanda.
Esses são apenas alguns dos tópicos básicos abordados na área de mineração de dados. Se você estiver interessado em aprender mais, recomendo explorar recursos específicos, como livros, cursos online ou tutoriais interativos, que podem fornecer informações mais detalhadas sobre a série “Fundamentos de Mineração de Dados” ou outros materiais de aprendizado disponíveis.
