Disciplina: SME0852 - Prática em Ciência de Dados I
Practice in Data Science I
Aprofundar a experiência do aluno na prática em Ciência de Dados e criar as competências necessárias para seu futuro desempenho profissional.
Projeto prático em Ciência de Dados, com desenvolvimento de solução, apresentação e relato oral e escrito sobre a solução.
Projeto prático em Ciência de Dados, em grupo (usando-se metodologias ativas de aprendizado, como Problem-Based Learning ou Team-Based Learning), integrando bases de dados, técnicas correntes e problemas do mercado e da academia, passando por todas as etapas da Ciência de Dados, com apresentação oral, preparação de relatório escrito e entrega da solução desenvolvida.
Exercícios e trabalhos práticos dentro e fora da classe. Aulas práticas utilizando simulações em microcomputador. Seminários para discussão de resultados obtidos nas aplicações. O aluno deve participar das aulas práticas e seminários. Participação em competições para solução de problemas de Ciência de Dados.
Serão atribuídas notas aos trabalhos práticos e participação em discussões e seminários. A nota final será calculada pela média das notas obtidas pelo aluno no decorrer do semestre.
Para a aprovação pela recuperação (nota final < 5), deve-se usar este critério: (NP-2) / 5 * Mrec + 7 - NP, se Mrec >= 5; ou Max { NP, Mrec }, se Mrec < 5.
-Cathy O'Neil, Rachel Schutt. (2014). Doing Data Science. Straight Talk from the Frontline. O'Reilly Media. -Nina Zumel,‎ John Mount. (2014). Practical Data Science with R. Manning Publications. -Faceli, Katti; Lorena, Ana Carolina; Gama, João ; de Carvalho, A. C. P. L. F. (2011). Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 1. ed. Rio de Janeiro: LTC.