Fundamentos de Ciência de Dados
- Detalhes
- Categoria: Disciplina
- Não
- A Unidade Curricular (UC) de Fundamentos de Ciência de Dados do CTeSP em Aplicações Informáticas para Ciência de Dados aborda conceitos essenciais no tratamento e análise de dados, formando a base para aplicações futuras. Engloba métodos de recolha, organização e análise, com ferramentas computacionais adequadas ao processamento de grandes volumes de informação. A UC é vital para o ciclo de estudos, garantindo competências fundamentais para atuação em áreas como estatística, inteligência artificial e gestão de informação.
- Semestral
Descrição dos instrumentos de avaliação (individuais e de grupo) ¿ testes, trabalhos práticos, relatórios, projetos... respetivas datas de entrega/apresentação... e ponderação na nota final.
Exemplo:
Descrição
Data limite
Ponderação
Realização de exercícios/trabalhos em aula
várias datas
40%
Projecto final
Final do semestre
60%
(...
Adicionalmente poderão ser incluídas informações gerais, como por exemplo, referência ao tipo de acompanhamento a prestar ao estudante na realização dos trabalhos; referências bibliográficas e websites úteis; indicações para a redação de trabalho escrito...
- Introdução à Ciência de Dados: conceitos e aplicações. Tipos de dados e técnicas de limpeza e preparação. Análise exploratória de dados e estatística descritiva. Introdução a bases de dados relacionais e consulta em SQL. Métodos de visualização de dados: gráficos e dashboards. Identificação de padrões e tendências em dados. Fundamentos de Python para análise e processamento de dados. Projetos práticos para aplicar os conceitos estudados.
- Os objetivos de aprendizagem da UC de Fundamentos de Ciência de Dados incluem o desenvolvimento de competências essenciais em análise e tratamento de dados. Os estudantes serão capazes de compreender e aplicar métodos de análise exploratória, manipulação de bases de dados e visualização de resultados. Além disso, adquirirão aptidões para identificar padrões em dados, interpretar outputs analíticos e utilizar ferramentas computacionais adequadas, promovendo a resolução de problemas em contextos reais.
- Obrigatório
- As metodologias inovadoras de suporte ao processo de ensino-aprendizagem incluem a utilização de plataformas digitais para exercícios interativos, gamificação para reforçar o engajamento dos alunos e integração de projetos baseados em problemas reais. Além disso, são promovidas aulas práticas com ferramentas de análise de dados e workshops colaborativos, incentivando a aprendizagem ativa e a aplicação direta dos conceitos, preparando os estudantes para desafios no mercado de trabalho.
- Português
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction (2nd ed.). Springer
- 4
- 0
- 4
- 1
- IPLUSO6382-23084
- Fundamentos de Ciência de Dados
- 23084
- 6382
- Aplicações Informáticas para Ciências de Dados (T) (IPLUSO)
