Introdução à Ciência de Dados

Objetivos

Compreender os conceitos de análise estatística e processamento de dados, usados em ciência de dados. Projetar sistemas para descoberta de conhecimento de grandes bases de dados, usando algoritmos apropriados e métodos de validação em cada estágio. Compreender técnicas de reconhecimento de padrões e detecção de valores discrepantes em conjuntos de dados. Compreender técnicas de anonimização que permitam a análise de dados com preservação da privacidade. Abordar desafios associados ao processamento de dados em grande escala.

Programa

Conceitos fundamentais de ciência de dados. Ciência vs. engenharia de dados. O processo de descoberta de informação. Formulação de perguntas. Análise exploratória de dados. Visão geral sobre métodos de pré-processamento de dados. isão geral sobre métodos de avaliação. isão geral sobre métodos para visualização de informação. Redução de dados. Balanceamento de dados. Discretização de dados. Anotação. Descoberta de padrões. Classificação e Regressão.

Competências Transversais

A componente de projeto foi planeada para promover competências transversais em pensamento crítico, assim como competências inter-pessoais e intra- pessoais.

Componente Laboratorial

Os estudantes escolhem um problema particular e resolvem-no durante as aulas de laboratório. Aplicação das técnicas lecionadas nas aulas teóricas na resolução de problemas, nomeadamente as técnicas necessárias para abordar o projeto.

Componente de Programação

As componentes de computação e programação são asseguradas no curso ao qual esta unidade curricular é oferecida, de acordo com o MEPP 2122.

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.