Disciplina Data Science

Esta cadeira tem como objetivo apresentar as técnicas e metodologias fundamentais para a análise de dados na perspectiva interdisciplinar de um Cientista de Dados. Na primeira parte da cadeira, os alunos aprendem sobre a natureza diversa dos dados e o poder simbólico das diferentes estruturas de dados para representar informação. Tal compreensão fundamental leva naturalmente a um segundo momento da cadeira no qual os alunos aprendem como interrogar e extrair informações dos dados e justificar suas escolhas. Durante esta segunda parte, os alunos aprendem sobre inferência estatística, testes de hipóteses, abordagens freqüentistas versus Bayesianas para pensar em dados, correlação e causalidade. Finalmente, na terceira parte do módulo, os alunos aprendem os fundamentos da aprendizagem de máquina por meio da teoria e prática dos métodos de regressão, classificação e redução de dimensionalidade.

Descrição dos conteúdos

1. Programação Python para Ciência de Dados
2. Introdução à visualização da informação
3. Álgebra Linear
4. Noções básicas da teoria da probabilidade
5. Inferência estatística e teste de hipóteses
6. Introdução à aprendizagem de máquina
7. Regressão logística
8. Redução da dimensionalidade: MDS e PCA
9. Redução da dimensionalidade: Fatoração de matriz não negativa
10. Tópicos atuais em ciência de dados

Uso de aulas de modo de jogo interactivo e dinâmico via plataformas como Kahoot.

• Grus, J. (2019). Data science from scratch: first principles with python. O'Reilly Media.