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IPLUSO 23084

Fundamentos de Ciência de Dados

Aplicações Informáticas para Ciências de Dados (T) (IPLUSO)
  • ApresentaçãoPresentation
    A Unidade Curricular (UC) de Fundamentos de Ciência de Dados do CTeSP em Aplicações Informáticas para Ciência de Dados aborda conceitos essenciais no tratamento e análise de dados, formando a base para aplicações futuras. Engloba métodos de recolha, organização e análise, com ferramentas computacionais adequadas ao processamento de grandes volumes de informação. A UC é vital para o ciclo de estudos, garantindo competências fundamentais para atuação em áreas como estatística, inteligência artificial e gestão de informação.
  • ProgramaProgramme
    Introdução à Ciência de Dados: conceitos e aplicações. Tipos de dados e técnicas de limpeza e preparação. Análise exploratória de dados e estatística descritiva. Introdução a bases de dados relacionais e consulta em SQL. Métodos de visualização de dados: gráficos e dashboards. Identificação de padrões e tendências em dados. Fundamentos de Python para análise e processamento de dados. Projetos práticos para aplicar os conceitos estudados.
  • ObjectivosObjectives
    Os objetivos de aprendizagem da UC de Fundamentos de Ciência de Dados incluem o desenvolvimento de competências essenciais em análise e tratamento de dados. Os estudantes serão capazes de compreender e aplicar métodos de análise exploratória, manipulação de bases de dados e visualização de resultados. Além disso, adquirirão aptidões para identificar padrões em dados, interpretar outputs analíticos e utilizar ferramentas computacionais adequadas, promovendo a resolução de problemas em contextos reais.  
  • BibliografiaBibliography
    Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction (2nd ed.). Springer  
  • MetodologiaMethodology
    As metodologias inovadoras de suporte ao processo de ensino-aprendizagem incluem a utilização de plataformas digitais para exercícios interativos, gamificação para reforçar o engajamento dos alunos e integração de projetos baseados em problemas reais. Além disso, são promovidas aulas práticas com ferramentas de análise de dados e workshops colaborativos, incentivando a aprendizagem ativa e a aplicação direta dos conceitos, preparando os estudantes para desafios no mercado de trabalho.
  • LínguaLanguage
    Português
  • TipoType
    Semestral
  • ECTS
    4
  • NaturezaNature
    Obrigatório
  • EstágioInternship
    Não