Plano de Estudos
Grandes Dados GD
Contextos
Groupo: 3_DI 2020/21 a 2026/27 > 3º Ciclo > Parte Escolar > Optativas > 82 - Doutoramento em Informática
Groupo: 3_DI 2020/21 a 2026/27 > 3º Ciclo > Parte Escolar > Optativas > 82 - Doutoramento em Informática
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Pretende-se que os alunos aprendam a distinguir Grandes Dados e a compreender os desafios principais nesta área, não apenas relacionados com o tamanho dos dados, mas também com a sua heterogeneidade, velocidade de geração e eventual baixa qualidade. Os alunos irão descobrir como é que as várias áreas da informática respondem a estes desafios, e que impacto os desenvolvimentos numa área podem ter noutras, o que torna necessário desenvolver e implementar soluções integradas. Os alunos irão compreender que o grande valor de Grandes Dados reside na nossa capacidade de explorar os dados de modo a encontrar novo conhecimento, e aprender quais as estratégias actuais para atingir este objectivo. Pretende-se também que os alunos adquiriam a capacidade de discernir e reconhecer oportunidades para a aplicação de estratégias do domínio de Grandes Dados, e compreender como as soluções desta área podem ser exploradas em aplicações reais.
Programa
Nos últimos dois anos foi gerada uma quantidade de dados superior àquela gerada em todo o registo anterior da civilização humana. Mas aquilo que é verdadeiramente revolucionário, não se prende com o tamanho dos dados, mas sim com aquilo que somos actualmente capazes de realizar com eles. Nesta unidade curricular, vão ser apresentados tópicos do estado da arte em Grandes Dado e introduzir os conceitos gerais, mas também debruçar-se sobre os mais recentes desenvolvimentos na investigação da área em foco. Os alunos irão aprender a distinguir Grandes Dados e a comprender os seus desafios, descobrir as estratégias mais recentes para a recolha e armazenamento de dados, discutir os problemas de escalabilidade e segurança, investigar algoritmos eficientes para análise de dados e estratégias para descoberta de conhecimento, explorar interfaces orientadas para dados e comprender os benefícios e desafios dos Grandes Dados em aplicações reais.
Método de Avaliação
Os alunos devem apresentar um relatório seguindo o modelo estabelecido. A avaliação será feita com base no relatório apresentado e em discussões sobre o mesmo.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 140.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think: Mayer-Schönberger, Viktor, and Kenneth Cukier 2013
- Mining of massive datasets: Rajaraman, Anand, and Jeffrey David Ullman 2011