T10 - Machine Learning

24 Novembro 2017, 13:00 • Sara C. Madeira

What is Machine Learning ? 

Why use Machine Learning ? 

Types of Machine Learning Systems

- Supervised versus Unsupervised versus Semisupervised versus Reinforcement Learning

- Batch and Online Learning

- Instance-Based Versus Model-Based Learning

Main Challenges of Machine Learning 

- Insufficient Quantity of Training Data

 - Non-representative Training Data

 - Poor-Quality Data

 - Irrelevant Features

 - Overfitting/Underfitting the Training Data

 Testing and Validating 

T9 - Data Mining

17 Novembro 2017, 13:00 • Sara C. Madeira

Data Mining: Overview.

Data Mining Concepts and Techniques: Introduction.

- Why Data Mining?  

- What Is Data Mining?

- What Kinds of Data Can Be Mined? 

-  What Kinds of Patterns Can Be Mined? 

-  Which Technologies Are Used? 

- Major Issues in Data Mining

T8 - Statistics II

10 Novembro 2017, 13:00 • Sara C. Madeira

Ferramentas básicas em Análise Exploratórias de Dados.

Exercício simples em R guiado pelo docente.

O processo em Ciência de Dados.

NOTA: A aula foi leccionada pela Profª Isabel Fraga Alves.

T7 - Statistics I

3 Novembro 2017, 13:00 • Sara C. Madeira

Bibliografia de suporte ao módulo S3.

Pensamento estatístico na era de Big Data.
Inferência estatística.
Populações e Amostras tradicionais.
Populações e amostras na era de Big Data.
Modelação. A importância de um conhecimento alargado acerca da flexibilidade e adequação de uma vasta gama de modelos probabilísticos.
Filosofia Análise Exploratória de Dados.

NOTA: A aula foi leccionada pela Profª Isabel Fraga Alves.

T3 - Data Science Toolkit

6 Outubro 2017, 13:00 • Sara C. Madeira

Overview on data science tools.