Codigo | Carga Horária | |||
---|---|---|---|---|
T | E | L/P | CHT | |
MIN709 | 0 | 2 | 0 | 40 |
Apresentação de problemas propostos, utilizando dados abertos e/ou de empresas parceiras; Apresentação dos conceitos de Análise preditiva e prescritiva; Como criar um ciclo produtivo de projeto em ciência de dados; Apresentação de ferramentas de auxílio a fluxo de processos em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, exemplo TFX (TensorFlow Extended); Acompanhamento e suporte ao desenvolvimento do projeto final do Minor.
Na disciplina de Aplicações em Ciência de Dados serão utilizados conceitos avançados de extração de informação e predição de cenários utilizando dados e problemas reais. Neste módulo os alunos exercitarão as dimensões de Análise Preditiva e Prescritiva sobre um cenário controlado, ou Análise Descritiva e Diagnostica sobre um grande volume de dados aplicando os conceitos de Banco de Dados em um projeto real. O aluno deverá ser capaz de apresentar suas descobertas e insights de maneira convincente e visual para os parceiros de negócios, aplicando técnicas aprendidas nas demais disciplinas do programa Minor de CD e IA. Ademais, esta disciplina oferece uma oportunidade para que os alunos trabalhem e enfrentem desafios reais do mundo corporativo. Ao seu término o aluno será capaz de planejar e executar iniciativas de Ciência de Dados, envolvendo atividades de extração, armazenamento, modelagem e processamento de dados disponíveis na Web e em grandes repositórios.
Paulo Pirozelli Almeida Silva Mais Informações |