Objetivos | A introdução gradual das várias temáticas e conceitos associados a cada um dos tópicos do programa da unidade curricular permitirá ao longo do semestre, de forma gradual, providenciar aos alunos o conhecimento e a perícia necessária para alcançarem os objetivos enumerados, através da realização de um trabalho prático, cujas etapas abordarão cada uma das temáticas abordadas no programa da unidade curricular, alinhadas com o cumprimento gradual dos referidos objetivos. A sequência dos vários temas permitirá, também, apresentar aos alunos os desafios mais usuais que um sistema de análise de dados nos coloca e conhecer os métodos e as tecnologias mais adequadas para os ultrapassar. |
Programa | 1. Sistemas de informação analíticos, arquitetura e componentes principais.
2. Fundamentação, contextualização e conceção de modelos e mecanismos de análise de dados.
3. Processos de angariação e análise de requistos para sistemas de análise de dados.
4. Modelos e técnicas de preparação e avaliação da qualidade de dados.
5. Conceção de sistemas de bases de dados para suporte a processos de análise.
6. Técnicas e modelos de mineração de dados e de extração de conhecimento
7. Plataformas de visualização de dados.
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Bibliografia |
Muller, Andreas C., and Sarah Guido. 2017. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists. O’Reilly Media. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004.
Ghatak, Abhijit. 2017. Machine Learning with R. Machine Learning with R. https://doi.org/10.1007/978-981-10-6808-9.
Manning, D., Raghavan, P., Schutze, H., Introduction to Information Retrieval, 2008. https://doi.org/10.1017/CBO9780511809071.
Connolly, T., Begg, C., Database Systems, A Practical Approach to Design, Implementation, and Management , Addison-Wesley, 4ª Edição, 2004. ISBN-10: 0321210255. ISBN-13: 978-0321210258.
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Resultados da aprendizagem | - Identificar, contextualizar, descrever e caracterizar um processo de análise de dados e os seus requisitos de conceção, desenvolvimento e implementação.
- Recolher e analisar os requisitos de dados subjacentes a um projeto de análise de dados, bem como selecionar e conceber modelos de análise adequados.
- Conhecer os processos de angariação de dados mais usuais, identificando fontes diversas de informação.
- Preparar os dados coletados e fazer o seu armazenamento em sistemas de dados adequados.
- Aplicar modelos de análise estabelecidos, identificando as dimensões e medidas pertinentes, e implementar um sistema de informação analítico para o seu acolhimento.
- Entender a missão e os objetivos de um sistema de mineração de dados ou de extração de conhecimento dentro de um dado domínio de negócio e caracterizar o processo da sua implementação.
- Escolher e implementar plataformas de visualização apropriadas.
- Testar e validar sistemas de informação analíticos e avaliar os resultados alcançados. |
Departamento de Informática (UM)