| Código |
14528
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| Ano |
1
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| Semestre |
S1
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
OT(15H)
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| Área Científica |
Informática
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Objectivos de Aprendizagem |
O1) Compreensão dos conceitos gerais relacionados com um sistema de apoio à decisão.
O2) Identificação das várias fases associadas à descoberta de informação a partir de dados: pré/pós-processamento, descoberta de padrões, segmentação, e classificação.
O3) Capacitação de análise critica quer na avaliação da informação descoberta, quer na comparação de diferentes metodologias para a descoberta de informação.
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Conteúdos programáticos |
1. Processo de descoberta de informação
2. Pré-processamento
3. Pós-processamento
4. Descoberta de padrões
5. Segmentação
6. Classificação
7. Tópicos Avançados: séries temporais, análise de sequências, sistemas de recomendação, análise de redes sociais, e prospeção (processos e fluxos de dados)
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Os alunos deverão propor um tema de estudo relacionado com a sua área de interesse que tenha algum ponto de contacto com a temática dos sistemas de apoio à decisão. O desenvolvimento deste tema terá de ser suportado em trabalhos científicos publicados, e/ou em casos de estudo. Quinzenalmente cada aluno apresenta a evolução do seu estudo.
A avaliação incidirá sobre a qualidade do documento produzido (75%) e das diversas apresentações realizadas (25%).
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Bibliografia principal |
- Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms: Mohammed J. Zaki, Wagner Meira, Jr. 2014 Cambridge University Press
- Ralph Kimball e Margy Ross, The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling, Wiley, 2ª edição, 2002, ISBN 0471200247
-Ian Witten, Eibe Frank, e Mark Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kauffman, 3ª edição, 2011, ISBN 0123748569
- Wes McKinney Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, O’Reilly, 2ª edição, 2018, ISBN 1491957662
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| Língua |
Português
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