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Objectivos de Aprendizagem |
No final desta unidade curricular, pretende-se que o aluno seja capaz de:
- Perceber o que é a análise de dados e como se encaixa no workflow de ciência de dados;
- Compreender a natureza dos diferentes tipos de dados e a necessidade de tratá-los;
- Saber aplicar as diferentes tipos de análise de dados (descritiva, preditiva, prescritiva e diagnóstica);
- Organizar e sintetizar os dados de forma a obter as informações necessárias para responder as questões que estão sendo estudadas;
- Aplicar ferramentas para visualizações objectivas e eficazes de dados que resultem em acções concretas;
- Perceber o que é streaming data e em que contexto se aplica;
- Saber fazer análise de dados em streaming data e séries temporais;
- Utilizar a linguagem Python e as suas bibliotecas para análise de dados.
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Bibliografia principal |
Reis, Joe, and Matt Housley. Fundamentals of Data Engineering. " O'Reilly Media, Inc.", 2022.
McKinney, Wes. Python para análise de dados: Tratamento de dados com Pandas, NumPy e IPython. Novatec Editora, 2018.
Rogel-Salazar, Jesus. Data science and analytics with python. CRC Press, 2018.
Nelli, Fabio. Python data analytics: Data analysis and science using PANDAs, Matplotlib and the Python Programming Language. Apress, 2015.
Mukhopadhyay, Sayan. Advanced data analytics using Python: with machine learning, deep learning and nlp examples. Apress, 2018.
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