Disciplina Data Science

Esta disciplina oferece uma visão aprofundada do campo da Ciência de Dados, ensinando princípios e métodos fundamentais de análise e aprendizado a partir de dados. O curso é direcionado a analistas de dados sem conhecimentos prévios em estatística, e enfatiza a importância da ética na construção e uso de modelos obtidos a partir de dados. Os métodos de ensino incluem aulas tradicionais, debates em sala de aula e atividades de auto-avaliação, ajudando os alunos a desenvolver habilidades críticas e analíticas essenciais para o sucesso na ciência de dados. Ao final do curso, os alunos terão uma compreensão abrangente do campo, bem como as habilidades e conhecimentos necessários para se tornarem cientistas de dados de sucesso.

1. Introdução à Ciência de Dados
2. O que significa aprender com dados?
3. Como garantir a precisão dos modelos?
4. Regressão linear simples
5. Regressão linear múltipla
6. Como trabalhar com modelos de regressão?
7. Classificação logística
8. Modelos de classificação generativa
9. Métodos de reamostragem
10. Métodos baseados em árvores para regressão e classificação
11. Aspetos éticos e regulamentos âmbito da Ciência de dados

Incluir também as metodologias inovadoras de suporte ao processo de ensino-aprendizagem utilizadas

• James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (Vol. 112, p. 18). New York: springer.