Currículo
Big Data BIGD
Contextos
Groupo: Management2025 > 1º Ciclo > Unidades Curriculares Optativas > Optativas Condicionadas
Groupo: Management2025 > 1º Ciclo > Unidades Curriculares Optativas
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
No final desta unidade curricular, os estudantes deverão compreender alguns dos algoritmos mais populares utilizados na análise de grandes volumes de dados, bem como as ferramentas utilizadas para analisar dados em projetos de Big Data.
Programa
- Modelos lineares e regularização - k-vizinhos mais próximos - Árvores de decisão e métodos de ensemble - Máquinas de vetores de suporte - Redes neuronais e aprendizagem profunda - Aprendizagem não supervisionada Pré-requisitos - Cálculo de derivadas em espaços multivariados. - Avaliação de integrais de uma e várias variáveis. - Operações com vetores e matrizes, multiplicação, transposição e inversão de matrizes, determinantes e resolução de sistemas de equações lineares. - Variáveis aleatórias, valor esperado, variância, covariância, probabilidade condicional e independência. - Distribuições normal, t de Student, qui-quadrado, F, Bernoulli e binomial. - Testes de hipóteses, estatísticas t, Z e F, hipóteses nula e alternativa, níveis de significância e valores-p. - Estimação pontual e por intervalos, incluindo intervalos de confiança. - Modelos de regressão linear, método dos mínimos quadrados e estimação por máxima verosimilhança.
Método de Avaliação
Exame escrito.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 117.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- An Introduction to Statistical Learning: Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. 2023 Springer Texts in Statistics
- Probabilistic Machine Learning: An Introduction: Kevin Murphy 2022 MIT Press
- Deep Learning with Python: François Chollet 2025 3rd Edition, Manning
- Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch: Aurélien Géron 2025 O'Reilly