Disciplina Curricular
Ciência de Dados em Física e Astrofísica CDFA
Mestrado Bolonha em Física e Astrofísica - 1_MFA 2023/24
Contextos
Grupo: 1_MFA 2023/24 > 2º Ciclo > Parte Escolar
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
A investigação em Física e Astrofísica envolve atualmente dados experimentais e/ou resultados de simulações, de grande dimensão e complexidade, que não permitem uma exploração plena com as técnicas tradicionais. O objetivo deste curso é dar uma visão alargada, com forte componente prática, de métodos estatísticos e computacionais avançados adequados para prospeção de dados (data mining) e aprendizagem automática (machine learning) em Física e Astrofísica. Como resultado, os alunos devem aprender a resolver problemas Físicos com ferramentas estatísticas e computacionais.
Programa
Tópicos principais: • Estrutura em conjuntos de dados • Redução de dimensionalidade e seleção de atributos • Classificação supervisionada e não supervisionada • Inferência e model fitting • Autovalidação e resampling • Visualização de dados • Indexação • Séries temporais A componente prática (TPs), consiste em exercícios em Python (ou outra linguagem/ambiente), utilizando bibliotecas adequadas como Scikit-learn, Keras, pyTorch ou TensorFlow, e outras. Os exercícios abordam diferentes áreas da Física e Astrofísica investigadas no Departamento de Física.
Métodos de ensino e avaliação
A avaliação consiste na entrega de um trabalho escrito final, consistindo na aplicação de ciência dos dados numa área da Física ou Astrofísica escolhida pelo aluno.