Resenha: Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery

 

Essa obra do Graham Williams trás ao cenário da mineração de dados o Rattle que vem cada vez mais se consolidando com uma ferramenta de mineração de dados respeitável, já que tem como internal engine o R; o que garante de antemão a robustez que uma ferramenta de mineração de dados precisa.

Esta obra apresenta os tópicos mais importantes para quem esta aprendendo uma ferramenta de mineração de dados nova: carga de dados, algoritmos básicos, muito how-to e avaliação de modelos; o que forma uma curva de aprendizado baixíssima.

Este livro é fortemente recomendado para quem deseja realizar mudança de tecnologia de mineração de dados, além de migrar para um sistema de retaguarda como R já que todos os seus pacotes estatísticos que já são default.

Um ponto negativo, e aí foge do espectro do livro é que o Rattle ainda não esta tão estável quanto os seus concorrentes open-source (Rapid Miner e WEKA), bem como não possuí uma variedade de técnicas que já estão nessas ferramentas citadas, mas isso é uma questão de tempo para que seja implementado.

Este é um livro estritamente criado para iniciantes no Rattle e principalmente estudantes em mineração de dados; entretanto, o livro possibilita que os mais avançados tirem proveitos da ferramenta, em especial dos sumarizadores estatísticos; além de haver técnicas bem avançadas como SVM e Random Forests que são um primor de didática, how-to e apresentação prática.

Resenha: Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery

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