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Apresentação
Apresentação
Esta unidade curricular é o primeiro contacto dos alunos com as múltiplas dimensões da ciência de dados. Apresenta conteúdos gerais que serão aprofundados noutras UC, ao longo de toda a licenciatura. Nesta UC pretende-se dar ao aluno as visões de diferentes setores: académicos, empresariais e sociais, do uso e da utillidade da ciência de dados. Serão debatidos os seus principios básicos, a sua génese, as relações com outras disciplinas e algumas das suas ferramentes e princípios teóricos, assim como as potenciais implicações éticas da sua aplicação. Pretende-se igualmente levar o aluno a refletir sobre a fonte, o uso e o conhecimento que se pode extrair dos dados, contribuindo para o desenvolvimento da acuidade de pensamento baseado em evidência.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 6
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
1 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT6638-23084
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
CP1 - Introdução à UC CP2 - Dados, tipos de dados e manipulação de dados Metadados Enviesamentos Tipos de dados e representações Computação e Armazenamento CP3 - Análise Exploratória de Dados Medidas de posição e dispersão Visualização CP4 - Modelação de dados, Bases de dados, Extração, Integração e Tratamento de dados Origem dos dados Fontes de dados Extração Dados x Informação Processamento CP5 - Aprendizado de Máquina Modelos supervisionados Modelos não supervisionados CP6 - Estudo de Caso CP7 - Ética para a Ciência de Dados CP8 - Projetos em Ciência de Dados - Metodologias
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Objetivos
Objetivos
Após concluir esta UC com sucesso o aluno deverá ter atingido os seguintes objetivos de aprendizagem (OA): OA1. Entender e explicar o que são dados. Distinguir diferentes tipos de dados. Identificar e classificar fontes de dados. OA2. Ser capaz de defender a necessidade, utilidade e valor da aplicação da ciência de dados a problemas científicos, de gestão e sociais, no sentido de descrever e prever problemas e prescrever soluções. OA3. Distinguir a Ciência de Dados de disciplinas afins, identificando semelhanças e diferenças. OA4. Examinar as implicações da recolha de dados na ciência, nas empresas e na sociedade, e o respetivo enquadramento ético. OA5. Entender as necessidades contextuais de um modelo de análise de dados e ser capaz de desenhar e criar um modelo simples.
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Metodologias de ensino e avaliação
Metodologias de ensino e avaliação
As aulas são acompanhadas de exemplos práticos e tutoriais individuais, a serem desenvolvidos em sala de aula com a supervisão do professor, mas também de maneira autónoma nas horas de dedicação fora de sala de aula. Além disso, estão previstos dois projetos para serem desenvolvido em grupo, nas horas de dedicação fora de sala de aula.
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
Adhikari, A., Denero, J., Wagner, D. - Computational and inferential thinking: The foundations of data science. University of California, Berkeley. 2019. Disponível em: https://inferentialthinking.com O'Neil, C., & Schutt, R. (2013). . O'Reilly Media, Doing data science: Straight talk from the frontline Inc. ISBN: 9781449358655
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Horário de Atendimento
Horário de Atendimento
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Mobilidade
Mobilidade
Não
