EMENTA-FEQ-0240

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UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS 
FACULDADE DE ENGENHARIA QUÍMICA 
COORDENADORIA DE EXTENSÃO 
 
Extensão em 
“DATA MINING E BIG DATA: Inteligência 
Analítica na Pesquisa, Gerenciamento e Tomada 
de Decisão” 
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 INFORMAÇÕES 
Inscrições: www.extecamp.unicamp.br 
Local: Faculdade de Engenharia Química 
Pré-requisito: Nível Superior 
Carga horária: 180 (Presencial) 
Critério de Admissão: ordem de inscrição 
 
Valor: R$ 7.200,00 
Condições de Pagamento: 
· 01 parcela à vista de R$ 7.200,00 ou, 
· 08 parcelas de R$ 900,00 (ficha de compensação bancária). 
 
Responsável: Prof. Dr. JULIO ROBERTO BARTOLI 
 
Contatos: 
Fone: 3521-4133/3521-3911 
E-mail: extensao@feq.unicamp.br 
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 OBJETIVOS DO CURSO 
 
Apresentar e desenvolver os principais conceitos, metodologias e 
algoritmos de Data Mining & Big Data; Capacitar os participantes na 
utilização de metodologias e ferramentas de análise de dados, 
possibilitando a extração de informação útil de grandes volumes de 
dados; Capacitar os participantes na comunicação dos resultados 
alcançados, através do tratamento e visualização gráfica da 
informação coletada e tratada; Apresentar casos de sucesso de Data 
Mining e Big Data em setores como mineração, automotiva, 
química, bancos, farmacêutica, etc. 
 
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 PERFIL DO CURSO 
 
 
O curso “Data Mining e Big Data: inteligência analítica na pesquisa, 
gerenciamento e tomada de decisão” é pioneiro no Brasil ao 
introduzir uma abordagem integrada às mais recentes metodologias 
de analytics & data science. 
 
Atualmente as empresas necessitam gerenciar um elevado volume 
de informações, provenientes do processo produtivo, da interação 
com os clientes, das redes sociais, etc. As soluções de Data Mining e 
Big Data permitem uma tomada de decisão informada, com ganhos 
significativos na produtividade das organizações. 
 
As aulas teórico-práticas, os estudos de casos e as discussões em 
sala de aula permitem uma maior capacitação dos participantes, 
acelerando o seu processo de conhecimento. 
 
O curso será ministrado utilizando o software STATISTICA, 
reconhecido internacionalmente nas enquetes do KdnuggetsTM ou 
Rexer Analytics como uma das principais ferramentas analíticas para 
mineração de dados. 
 
 
 
 PÚBLICO ALVO 
Profissionais da indústria que buscam otimizar o desempenho dos 
seus processos, clientes e mercados, a partir da utilização e análise 
de informação proveniente de bases de dados; 
Profissionais de tecnologia de informação que pretendem um maior 
conhecimento no processo de análise de dados, gerenciamento e 
tomada de decisão; 
Profissionais que trabalhem ou pretendam trabalhar com Business 
Intelligence ou Análise de Dados; 
Pesquisadores interessados em melhorar o seu conhecimento 
analítico. 
 
 PROFESSORES 
O corpo docente integra profissionais experientes, ligados ao 
mundo acadêmico (UNICAMP) e ao mundo empresarial (StatSoft), 
com ganhos significativos para os alunos pelas valências e pelo valor 
que agregam. 
 
 CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 
 
FEQ-0267 – “A História da Big Data: Tutorial sobre Big Data / 
Aplicações e Tecnologia de Big Data” 
 
Prof. Josias Jonatas de Oliveira Pereira (Statsoft South America) 
Carga horária: 8h (Presencial) 
 
Ementa: 
A história de Big Data 
Aspectos de contribuições acadêmicas 
A evolução de tecnologias de armazenamento de dados 
O Algoritmo Map Reduce 
Hadoop – O Elefante 
Big Data na atualidade 
Por que Big Data está nos holofotes das mídias? 
Quem está usando metodologias e tecnologias de Big Data? 
O futuro de Big Data 
O ponto de vista de grandes especialistas 
As novas demandas da indústria 
O impacto nas economias mundiais 
A interface das novas áreas de inteligência 
Soluções de Big Data 
Principais soluções e posicionamento no Gartner 
Foco de atividade no Mercado 
Estruturas das soluções 
Linha de Soluções STATISTICA 
Estrutura de Banco de Dados 
Conectividade com Banco de Dados 
Estrutura de Produção Gráfica 
Linguagem de Programação 
Técnicas de Analytics 
Módulos de Análise Descritiva de Dados 
Módulos de Análise Exploratória de Dados 
Módulos de Modelagem Estatística 
Módulos de CEP e DoE 
Ambiente de Mineração de Dados 
 
FEQ 0268: Metodologia de Analytics: Análise Descritiva de Dados 
 
Prof. Carlos Diego Lima de Albuquerque (Instituto de Química / 
UNICAMP) 
Carga horária: 9h presencial + 3h virtual 
 
Ementa: 
Distribuições de Probabilidade 
Espaço Amostral, Amostra e Eventos 
Variáveis Aleatórias – Contínuas e Discretas 
Elementos de Distribuições de Probabilidade 
Princípios de Amostragem 
Tipos de Amostras 
Distribuições Amostrais 
Estimação de Parâmetros 
Erros de estimação 
Intervalos de Confiança 
Tamanho da Amostra 
Teste de Hipóteses 
Conceitos básicos 
Erro Tipo I e Tipo II 
Testes para Média, Variância e Proporção 
 
FEQ-0269 – “Metodologia de Analytics: Análise Exploratória de 
Dados”. 
Prof. Paulo Gomes (StatSoft South America) 
Carga horária: 15h presencial + 6h virtual 
 
Ementa: 
As tarefas de AED 
Reduzir Dimensões 
Metodologia de Construção de Indicadores 
Relacionar múltiplas variáveis 
Técnicas de Agrupamento 
Algoritmos de Distâncias e Ligamento 
O método k-Means 
Introdução ao algoritmo Expectation-Maximization 
Análise de Componentes Principais 
Análise de Correspondência 
Análise Multinomial 
FEQ-0270 – “Metodologia de Analytics: Modelagem de Dados” 
 
Prof. Carlos Diego Lima de Albuquerque (Instituto de Química / 
UNICAMP) 3h 
Profª. Taiane Schaedler Prass (StatSoft South America) 12h 
Carga horária: 15h 
 
Ementa: 
Modelagem de Causa-Efeito 
Regressão Linear 
Regressão Polinomial 
Regressão Fatorial 
Modelagem de Classificação 
Análise Discriminante 
Análise de Regressão Logística 
Modelagem de Previsão 
Introdução às Séries Temporais 
 
 
 
FEQ-0271 – “Melhoria da Qualidade: Controle Estatístico da 
Qualidade” 
Profª. Marisa Beppu (Faculdade de Eng. Química / UNICAMP) 
Carga horária: 12h presencial + 3h virtual 
 
Ementa: 
Conceitos e Terminologia; 
Métodos Estatísticos para Controle do Processo; 
Gráficos de Controle de Variáveis; 
Gráficos de Controle por Atributos; 
Gráficos Especiais – Cusum, EWMA e MA; 
Análise de Capacidade do Processo; 
Repetitividade e Reprodutividade; e 
Inspeção por Amostragem. 
 
FEQ-0272 – “Melhoria da Qualidade: Análise da Qualidade do 
Processo” 
Prof. Paulo Gomes (StatSoft South America) 
Carga horária: 12h presencial + 3h virtual 
 
Ementa: 
Aplicações de Cartas de Controle no STATISTICA; 
Análise de Capacidade do Processo usando o STATISTICA; 
Análise de Reprodutividade e Repetitividade; 
Análise de Sistema de Medição. 
 
FEQ-0273 – “Melhoria da Qualidade: Metodologia de Otimização 
de Processos” 
Prof. Roy Edward Bruns (Instituto de Química / UNICAMP) 
Carga horária: 24h presencial + 6h virtual 
 
Ementa: 
Melhoria da qualidade; 
Metodologia de otimização de processos instrutor; 
Bruns Planejamento fatorial completo; 
Modelos empíricos; 
Análise de variância (ANOVA); 
Metodologia das superfícies de resposta; 
Planejamento fatorial fracionário; 
Planejamento de misturas. 
 
FEQ-0274 – “Técnicas Avançadas para Big Data: Aplicando 
Inteligência Artificial” 
Prof. Flavio Vasconcelos (Faculdade de Eng. Química /UNICAMP) 
Carga horária: 30h presencial 
 
Ementa: 
Introdução; 
Redes Neurais Biológicas e Redes Neurais Artificiais; 
Processos de Aprendizagem; 
Modelagem de Sistemas Dinâmicos via Redes Neurais; 
Modelagem de Séries Temporais; 
Classificadores (Reconhecimento de padrões); 
Clusterização (Descoberta de novos padrões); 
Redes de Base Radial. 
 
FEQ-0275 – “Técnicas Avançadas para Big Data: Aplicando Machine 
Learning” 
Prof. Josias Jônatas de Oliveira Pereira (StatSoft South America) 
Carga horária: 15h presencial + 3h virtual 
 
Ementa: 
Introdução aos Algoritmos de Aprendizagem; 
Técnicas de Árvore de Decisão (C&RT, CHAID e Boosted); 
Métodos e Algoritmos Bayesianos; 
Aplicação de técnicas de Classificação; 
Aplicação de técnicas de Regressão. 
 
FEQ-0276 – TécnicasAvançadas para Big Data: Metodologia e 
Aplicação de Data Mining 
Prof. Josias Jônatas de Oliveira Pereira (StatSoft South America) 
Carga horária: 9h presencial + 3h virtual 
 
Ementa: 
Evolução histórica e definição conceptual de Mineração de dados; 
Objetivos e Aplicações de um projeto de Mineração de dados; 
Metodologias de projetos de Data Mining (CRISP, SEMMA,...); 
As etapas de um projeto de Data Mining; 
Métodos investigativos (Drill-Down); 
Metodologias para avaliação da qualidade e confiabilidade dos 
modelos de Mineração de dados; 
Aplicações - Construindo projetos de Data Mining. 
 
FEQ-027 – Monografia 
Prof. Josias Jônatas de Oliveira Pereira (StatSoft South America) 
Carga horária: 6h presencial + 3h virtual 
 
Ementa: 
Desenvolvimento do TCC com aplicação dos conhecimentos 
adquiridos num estudo de caso. 
 
Metodologia e 
Aplicações de Data 
Mining FEQ 0257