Web Data Mining com R

A área de Web Data Mining tem como objetivo descobrir conhecimento útil a partir da estrutura dos hyperlinks da Web, conteúdo das páginas e log de utilização dos sites. O R é uma linguagem de programação que fornece uma grande variedade de funções para modelagem linear, não linear, testes estatísticos, análise de séries temporais, criação de modelos preditivos e agrupamento. O objetivo desta palestra é apresentar conceitos sobre Web Data Mining, fluxo de trabalho e exemplos de tarefas de Web Data Mining utilizando o R através de dois casos de uso: (i) agrupamento de mensagens no twitter usando k-means, e; (ii) identificação de spam utilizando Random Forest.​

Fabrício J. Barth

Fabrício J. Barth, Data Scientist na VAGAS Tecnologia e Professor da Faculdade BandTec. Possui mestrado e doutorado em Engenharia na USP. Tem experiência com sistemas de busca na Web, plataforma para monitoramento do comportamento de usuários na Web, identificação de temas emergentes e especialistas em bases de patentes e artigos e recuperação e mineração de informações para domínios de investigação.

1º Congresso On-line de Analytics, Big Data e Modelagem Estatística.

Inscreva-se gratuitamente: http://conalytics.com.br

O Conalytics será realizado inteiramente on-line e a versão ao vivo será gratuita.

Serão apresentações de especialistas da área de Analytics, Big Data e Modelagem Estatística que irão compartilhar com você suas experiências, dificuldades e dicas em uma abordagem prática sobre o tema.

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