Resenha: Data Mining: Concepts and Techniques

Provavelmente esse é um dos melhores livros sobre mineração de dados da literatura atual; devido ao fato que ele faz uma intersecção muito importante pata qualquer leitor dessa área na qual ao mesmo tempo em que está alinhado com os conceitos relativos aos projetos de dados, incluindo OLAP; bem como colocando as técnicas de mineração de dados em perspectiva, mostrando que a mineração pode significar muito mais que uma disciplina isolada em cursos de computação, tomando status de uma ramificação da Inteligência Artificial e Banco de dados.

O livro é um exemplo de organização no qual trafega entre diversos tópicos que não envolvem somente mineração de dados, mas também com tudo o que está envolvido no projeto de mineração de dados como bancos de dados relacionais e analíticos, ferramentas de bancos de dados, matemática, estatística, linguagem de programação para banco de dados; bem como o background de negócios e engenharia de requisitos; e devido a isso é um livro que serve tanto para uma leitura por alguém de negócios quanto para alguém da área técnica.

O livro vai de tópicos desde arquitetura de bancos de dados analíticos, passando pelas técnicas de mineração de dados, chegando até temas muito avançados como mineração de dados em series temporais e web mining, terminando com um bom capitulo sobre as tendências para a mineração de dados.

Pontos Positivos: Provavelmente um dos melhores textbooks do mercado, amplitude de assuntos, abordagem em assuntos que vão do nível básico até o avançado, exemplos práticos no apêndice, além de exemplificações das técnicas bem detalhadas.

Pontos Negativos: No capitulo de clustering as explicações sobre as medidas de distância, em especial as suas particularidades, poderiam ser melhor exploradas; e a técnica de classificação de SVM poderia ser melhor explorada.

Resenha: Data Mining: Concepts and Techniques

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