Minerao de Regras de Associao com Python, Apriori e SQL

$39.99

SKU: 1308982 Category: Tags: , ,

Description

A descoberta de regras de associao uma das subreas da Minerao de Dados mais populares e que apresenta uma diversidade muito grande de aplicaes prticas e comerciais! Se voc estuda Inteligncia Artificial, talvez j tenha ouvido falar daquele clssico exemplo das fraudas e cervejas! Caso no, h vrios anos um mercado muito famoso descobriu um padro bem interessante em seus dados: em certos dias da semana existiam muitas vendas em conjunto tanto de fraudas quanto de cervejas. De posse desse conhecimento, eles decidiram alterar a disposio das prateleiras do mercado e conseguiram otimizar as vendas desses dois produtos em conjunto (o que aumentou significativamente as receitas). O segredo disso que eles usaram a tcnica de regras de associao, que tem como objetivo a descoberta de padres nos dados que no podem ser facilmente encontrados somente “batendo o olho” nos registros. Essa tcnica utiliza um algoritmo (o mais famoso o Apriori) que capaz de descobrir esse tipo de associao, podendo ser aplicado nos mais variados cenrios!E neste curso voc ver passo a passo o funcionamento do algoritmo Apriori, ou seja, dada uma base de dados voc vai aprender como ele consegue gerar as regras de associao, bem como compreender como so feitos os clculos de suporte, confiana e lift; que so as mtricas mais utilizadas neste tipo de cenrio. Utilizaremos a linguagem Python e o banco de dados MySql para o desenvolvimento dos exemplos. Inicialmente trabalharemos com duas bases de dados prontas de mercado e o objetivo ser analisar as associaes que podem ser encontradas entre os produtos que so vendidos em conjunto, processo conhecido como Market Basket Analysis (anlise de cestas de mercado). Logo depois, utilizaremos duas bases de dados reais: a primeira de uma pizzaria (inclusive a pizzaria era minha!) e a segunda de uma pesquisa scio-econmica de alunos que fizerem o vestibular em uma universidade! A ideia realizar o processo KDD completo (Knowledge Discovery in Databases – Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados) nessas duas bases de dados, passando pelos processos de seleo de atributos, pr-processamento e transformao dos dados antes de realizar as anlises com o algoritmo Apriori. O objetivo dessas sees que voc tenha uma viso prtica e comercial de como funciona esse processo em bases de dados comerciais, visto que a maioria dos materiais sobre o assunto abordam somente a aplicao do algoritmo e deixa de lado todo o processo de preparao das bases de dados!Por fim, ainda teremos mais um mdulo adicional que mostrar como importar uma base de dados fictcia de mercado para um padro na qual as anlises possam ser realizadas. Nessas aulas, mostrado passo a passo como realizar a conexo do Python com o MySql e realizar as consultas para obter os dados no padro requerido para aplicao do Apriori. Esse mdulo til caso voc tenha uma base de dados no modelo Entidade Relacionamento e deseja aprender os processos bsicos para converso dos dados. Ao final do curso, voc ser capaz de implementar suas prprias anlises e em suas prprias bases de dados, o que pode abrir diversas oportunidades de negcio e de renda extra para voc! importante enfatizar que este curso para todos os nveis, seja para voc que est iniciando nessa rea ou para voc que j possui conhecimentos sobre regras de associao e deseja conhecer mais sobre o assunto.Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo voc no curso! 🙂