Livro de professora da EACH é finalista do 59º Prêmio Jabuti

Postado em 17 de outubro de 2017

Livro de professora da EACH é finalista do 59º Prêmio Jabuti

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    O livro da professora Sarajane Marques Peres, do curso de Sistemas de Informação da EACH/USP, em coautoria com Leandro Augusto da Silva e Clodis Boscarioli, é finalista da 59ª edição do Prêmio Jabuti 2017, o mais importante prêmio do livro brasileiro.

    O livro da professora da EACH concorrerá com outros nove finalistas pela categoria “Engenharias, Tecnologias e Informática”. A próxima fase do prêmio avaliará e atribuirá notas a todas as obras finalistas. As três obras que receberem a maior pontuação dos jurados na segunda etapa, no dia 31 de outubro, serão consideradas vencedoras em sua categoria, em primeiro, segundo e terceiro lugares.

    A cerimônia de entrega do Jabuti acontecerá no dia 30 de novembro, no Auditório Ibirapuera Oscar Niemeyer. Os primeiros colocados de todas as categorias que compõem o prêmio receberão o troféu Jabuti e R$ 3,5 mil; também os vencedores dos segundos e terceiros lugares ganharão o troféu.

    Além de valorizar escritores, a ideia do prêmio Jabuti é destacar a qualidade do trabalho de todas as áreas envolvidas na criação e produção de um livro. A obra “Introdução à Mineração de Dados – Aplicações em R” faz parte da “série SBC – Sociedade Brasileira de Computação”.

    Sobre o livro “Introdução à Mineração de Dados – Aplicações em R”

    A quantidade de dados gerada atualmente tem extrapolado a capacidade humana de interpretação. O armazenamento de todo tipo de informação que antes era objeto de desejo de grandes e até médias empresas, agora se torna um desafio de como analisar essa superabundância de dados.

    A este desafio em específico está o interesse em determinar ações estratégicas, visando à descoberta de conhecimento em bases de dados para aumentar vendas, definir perfis e sugerir produtos relacionados.

    A descoberta de conhecimento constitui-se de um processo, cuja primeira etapa tem o objetivo de fazer um pré-processamento na base de dados para entregar a fase seguinte os dados limpos, preparados e selecionados. A fase seguinte, que é principal, esta a Mineração de Dados. Nessa etapa, algoritmos de aprendizado de máquina ou de redes neurais artificiais são executados sobre os dados, a fim de criar um modelo que auxilie em tarefas como classificação, agrupamento e associação de dados.

    Finalmente, como última etapa, os resultados da mineração são interpretados e analisados qualitativamente e quantitativamente. Diante o exposto, nota-se que é uma área interdisciplinar e exige do leitor uma grande diversidade de experiências que envolvem, basicamente: banco de dados, álgebra linear, matemática discreta e algoritmos.

    Nesse sentido, esta obra tem como objetivo a apresentação destes assuntos de forma contextualizada, de modo a facilitar o entendimento de um problema e sua resolução através de algoritmos escritos em pseudo-códigos e executados em passo a passo. Adicionalmente, os problemas resolvidos analiticamente são também simulados em uma ferramenta case.

    Com estas estratégias, esta obra constitui-se de uma visão bastante pragmática dos algoritmos de Mineração de Dados e suas utilizações em estudos de casos reais resolvidos e simulados.