| Código |
14479
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| Ano |
1
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| Semestre |
S2
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
PL(30H)/T(30H)
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| Área Científica |
Informática
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Objectivos de Aprendizagem |
Esta UC tem por objetivo introduzir os alunos a tópicos fundamentais da ciência de dados (CD). No final da UC o aluno deverá saber (1) listar os passos envolvidos num projeto de CD e descrever as funções de cada um; (2) conhecer as principais ferramentas de desenvolvimento de um projeto de CD; (3) aplicar métodos de aquisição e obtenção de dados com recurso a pacotes de software python, APIs e web scraping; (4) importar, manipular, transformar, relacionar, analisar e armazenar dados numéricos sob a forma de vetores e de matrizes com recurso ao Numpy; (5) importar, limpar, transformar, manipular, filtrar, agregar, ordenar e analisar dados de forma exploratória com recurso ao Pandas; (6) comunicar resultados através da visualização de dados estáticos e interativos com recurso ao matplotlib, plotly, seaborn e streamlit; (7) entender o que é a IA generativa e saber usar modelos de elevada dimensão; (8) discutir as preocupações éticas, de privacidade e transparência em projetos de CD
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Conteúdos programáticos |
1. Introdução à Ciência de Dados
2. Ferramentas de desenvolvimento no contexto da Ciência de Dados
3. Aquisição de Dados
4. Manipulação e Análise de Dados Numéricos com Numpy
5. Manipulação e Análise de Dados com Pandas Dataframes
6. Visualização de Dados Estáticos e Interativos com recurso ao Matplotlib, Plotly, Seaborn e Streamlit
7. Introdução aos Modelos de Linguagem de Grande Dimensão (LLMs) para Processamento da Linguagem Natural (PLN)
8. Ética e Privacidade na Ciência de Dados
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Assiduidade (A)
A aprovação à disciplina está condicionada a níveis mínimos de assiduidade de 80% nas aulas.
Trabalho Prático (P)
Os trabalhos práticos da disciplina contribuem em 10 valores para a classificação final.
A aprovação à disciplina requer a nota mínima de 5 valores no trabalho prático.
Parte 1: Data Science Use Case: In-depth Report and Presentation (3 valores): 26 de Março de 2021, 23:59, via email. (Grupos de até 4 elementos)
Parte 2: Data Science Hands-On Project: Supermarket Analysis (7 valores): 28 de Maio de 2021, 23:59, via email. (Individual)
A obtenção de classificação nos trabalhos práticos está condicionada à apresentação/discussão individual de cada aluno com o docente.
Frequência
Prova (F1) - 6ª feira, 4 de junho de 2021, 14:00-16:00, Sala 6.17
Classificação Ensino/Aprendizagem (C)
C=P1*3/20+P2*7/20+F*10/20
Admissão a Exame
Consideram-se admitidos a Exame os alunos que obtiverem classificação mínima de 6 valores na componente de Ensino-Aprendizagem.
Exames
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Bibliografia principal |
- Belorkar, A., Guntuku, S., Hora, S. & Kumar, A. (2020). Interactive Data Visualization with Python.
- Provost, F. & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business.
- VanderPlas, J. (2017). Python Data Science Handbook.
- Loukides, M., Mason, H. & Patil, D. (2018). Ethics and Data Science.
- Molin, S. (2019). Hands-On Data Analysis with Pandas: Efficiently perform data collection, wrangling, analysis, and visualization using Python.
- Blair, S. (2019). Python Data Science: The Ultimate Handbook for Beginners on How to Explore NumPy for Numerical Data, Pandas for Data Analysis, IPython, Scikit-Learn and Tensorflow for Machine Learning and Business
- McKinney, W. (2017). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython.
- Gomes, D., Demidova, E., Winters, J. & Risse, T. (2021). The Past Web: Exploring Web Archives.
- Alammar, J. & Grootendorst, M. (2024). Hands-On Large Language Models.
- Rodriguez, C. (2024). Generative AI. Foundations in Python.
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| Língua |
Português
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