Matriz Curricular
Disciplina: EN5142 - CIÊNCIA DE DADOS APLICADA À ENGENHARIA - PRÁTICA
Carga horária: 0
Departamento: DEPTO DE ENERGIA ELETRICA /ENG
Plano de Ensino
Ementa
Linguagens de programação para Ciência de Dados. Fundamentos de Big Data. Armazenamento de dados.
Estatística aplicada. Visualização de dados. Mineração de dados. Inteligência Artificial.
Conteúdo
¿ Linguagens de programação, estruturas, bibliotecas, organização e obtenção de dados a partir de arquivos
e APIs.
¿ Fundamentos de Big Data.
¿ Bancos relacionais e não relacionais; SQL, NoSQL, data warehouses e processos ETL.
¿ Visualização de dados.
¿ Estatística e probabilidade aplicadas: descrição de dados, correlação, distribuições e teoremas.
¿ Mineração de dados e KDD: associação, agrupamento, sumarização, classificação e regressão.
¿ Aprendizagem de máquina, redes neurais e aplicações.
Bibliografia
¿ GRUS, J. Data science do zero: primeiras regras com o Python. Alta Books, 2016. ISBN 9788576089988.
¿ Data warehouse. SAGAH, 2021. ISBN 9786556901916.
¿ BASSO, D. E. Big data. Contentus, 2020. ISBN 9786557456798.
¿ KIMBALL, R. Data warehouse toolkit. Makron Books, 1998. ISBN 8534608172.
¿ Data mining. SAGAH, 2021. ISBN 9786556900292.
¿ RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 4. ed. GEN LTC, 2022. ISBN
9788595159495.
Bibliografia(continuação)
Não informado
Bibliografia complementar
¿ GRUS, J. Data science do zero: primeiras regras com o Python. Alta Books, 2016. ISBN 9788576089988.
¿ Data warehouse. SAGAH, 2021. ISBN 9786556901916.
¿ BASSO, D. E. Big data. Contentus, 2020. ISBN 9786557456798.
¿ KIMBALL, R. Data warehouse toolkit. Makron Books, 1998. ISBN 8534608172.
¿ Data mining. SAGAH, 2021. ISBN 9786556900292.
¿ RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 4. ed. GEN LTC, 2022. ISBN
9788595159495.