Disciplina Curricular
Prospeção de Dados PDad
Curso de Especialização em Data Science - 1_PGDSc 2017/18
Contextos
Grupo: 1_PGDSc 2017/18 > Especialização > Optativas > 768 - PGDSc - Grupo 4
Período:
Grupo: 1_PGDSc 2017/18 > Especialização > Optativas > 767 - PGDSc - Grupo 3
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Esta UC aborda os conceitos e algoritmos fundamentais em prospeção de dados (Data Mining). No final da UC os alunos deverão compreender os principais algoritmos e aplicações em descoberta de padrões, agrupamento e classificação de dados, e ser capazes de propor soluções em contextos reais de prospeção de dados (Data Mining).
Programa
A UC aborda os seguintes tópicos: O curso abordará os seguintes tópicos: 1. Introdução à mineração de dados 2. Extração de conhecimento em grandes quantidades de dados 3. Aprendizagem supervisionada em contexto de big data. 4. Fundamentos da análise de dados: dados e dados de alta dimensionalidade; redução de dimensionalidade 5. Prospecção de padrões frequentes: prospecção de conjuntos de items, sumarização, prospecção de sequências. 6. Métodos de agrupamento para big data 7. Sistemas de recomendação 8. Prospecção de dados em grafos 9. Prospecção de dados em data streams O estudo destes tópicos é complementado com uma componente prática usando a linguagem de programação Pyhon e bibliotecas do estado-da-arte para prospeção de dados.
Métodos de ensino e avaliação
Métodos de Ensino - 2T + 1.5 TP Métodos de Avaliação - Projecto(s) + Exame