Currículo
Programming for Data Science PDS-DAB
Contextos
Groupo: Management > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Optativas > Major Streams "Data Analytics for Business"
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
OA1. Consolidar os principais conceitos de programação OA2. Uso de técnicas de programação para extrair informações de imagens e texto OA3. Uso de técnicas de programação para estudar redes OA4. Uso de técnicas de programação para implementar métodos de aprendizado de máquina supervisionada e não supervisionados OA5. Desenvolvimento de projeto de ciência de dados
Programa
1. Visão geral dos conceitos de programação 2. Principais bibliotecas utilizadas em ciência de dados. 2.1. Análise de dados e estatísticas 2.2. Visualização de dados 2.3. Análise de redes 2.4. Manipulação de imagem e texto 2,5. Aprendizem automática, redes neuronais 2.6. Implantação em Web 3. Projeto de ciência de dados 3.1. Caso 3.2. Apresentação de Projetos
Método de Avaliação
Todas as aulas são teóricas e práticas. As aulas teóricas normalmente apresentam uma pequena exposição da teoria, contexto de uso e técnicas utilizadas. O professor também ilustra alguns casos práticos. Nesta demonstração, o professor precisa de usar o computador e compiladores / intérpretes e IDE adequados. Os alunos podem ou não seguir esta apresentação na sua própria área de trabalho. Seguidamente, existem vários exercícios em que os alunos são apoiados pelo professor. O trabalho individual é complementado com trabalhos em grupo. O trabalho de laboratório pode ser individual ou em grupo. Os alunos também devem executar um projeto em grupo. A avaliação dos alunos deriva de trabalhos de laboratório, submetidos durante as aulas (30%) ao projeto de trabalho em equipe apresentado durante o semestre (40%) e de um exame final individual (30%).
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 129.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning: Albon, C. 2018 • Albon, C. (2018). Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning (1 edition). Sebastopol, CA: O’Reilly Media.
- Data Science from Scratch with Python: Step by Step Guide: Morgan, P 2018 • Morgan, P. (2018). Data Science from Scratch with Python: Step by Step Guide. AI Sciences
- Mastering Python for Data Science.: Madhavan, S 2015 Madhavan, S.( 2015) Mastering Python for Data Science. Packt Publishing Ltd,