Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
DISCIPLINA |
| Tipo de Disciplina: |
REGULAR |
| Forma de Participação: |
DISCIPLINA REGULAR |
| Unidade Responsável: |
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA INFORMAÇÃO (11.01.06.33) |
| Código: |
INF-317H |
| Nome: |
TÓPICOS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: UMA INTRODUÇÃO À CIÊNCIA DE DADOS |
| Carga Horária Teórica: |
48 h. |
| Carga Horária Prática: |
0 h. |
| Carga Horária Estudo Individual: |
96 h. |
| Carga Horária Dedicada do Docente: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
144 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Não |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Permite Múltiplas Aprovações: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
3 |
| Ementa/Descrição: |
Apresentar conceitos básicos, princípios, e técnicas da área de Ciência de Dados utilizando ferramentas/linguagens como Python e o R-Studio. Esta disciplina objetiva familiarizar o aluno com o novo paradigma científico centrado em dados. Serão apresentadas e discutidas técnicas para coleta, integração, visualização, pré-processamento e análise de dados, e comunicação de resultados. |
| Referências: |
[1] Zumel; Nina; John Mount. Practical data science with R. RJ: Manning, 2014. [2] Jake VanderPlas. Python Data Science Handbook: Tools and Techniques for Developers. Editora O'Reilly. [3] Fernando Amaral. Introdução à Ciência de Dados. Editora Alta Books, 1a. Edição. [4] Artigos de periódicos especializados. |
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