Boas práticas para o desenvolvimento de software - Parte 0

 Introdução 

A quantidade de dados disponível no mundo, em ambientes computacionais, tem aumentado consideravelmente a cada dia. A necessidade por ferramentas computacionais capazes de analisar esses dados motivou o surgimento da área de pesquisa e aplicação em ciência da computação conhecida como mineração de dados. Processos de mineração de dados permitem a transformação de dados, uma matéria bruta, em informação e conhecimento úteis em diversas áreas de aplicação, tais como administração, nanças, saúde, educação, marketing, entre outras. O progresso verificado na tecnologia de hardware de computadores e nas técnicas de processamento, armazenamento e transmissão de informações digitais propiciou o acúmulo de grandes quantidades de dados históricos nas últimas décadas, motivando, a partir de 1990, o desenvolvimento de técnicas e ferramentas especícas de mineração de dados. Tais ferramentas realizam análises em dados com o objetivo de extrair informações novas e úteis. De forma simples, tarefas em mineração de dados podem ser denidas como processos automatizados de descoberta de novas informações a partir de grandes massas de dados armazenadas em bancos de dados, arquivos de texto, data warehouses, ou em algum outro repositório de dados. Sendo uma área de estudo extensa e interdisciplinar, a mineração de dados envolve a integração de conceitos e técnicas de diversas áreas, tais como: banco de dados, estatística, inteligência articial, visualização de dados e otimização. Apesar de alguns autores utilizarem o termo mineração de dados como sinônimo de KDD (Knowledge Discovery in Database) [29]  processo de descoberta de conhecimento em bases de dados , outros consideram que a mineração de dados representa a etapa central desse processo maior denominado KDD. As outras etapas tratam, basicamente,