1. Construir dataset a partir de repositórios, e.g., modelo relacional ou texto Web, considerando a estrutura e semântica, com o objetivo de colocar hipóteses e interpretar resultados.
2. Preparar dados via des-normalização, composição e discretização.
3. Explorar as características, opções, vantagens e limitações dos métodos de classificação: a) de suporte estatístico, b) baseados na indução de árvores de decisão, c) baseados em aprendizagem competitiva.
4. Introduzir a análise de séries temporais; adaptação de datastet para aplicar (neste contexto) métodos de classificação supervisionada.
5. Explorar métodos não-supervisionados baseados em instâncias.
6. Explorar os métodos de procura de regras de associação e evidenciar a diferença em relação à classificação e agrupamento.
7. Avaliar a aprendizagem via estimação de erro suportado nas noções de conjuntos de treino, validação e teste; comparação de modelos e apresentação de resultados..

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