Projeto em Ciência de Dados

– Programação e Tecnologia (Programação, Programação para Ciência de Dados e Bases de Dados) 
– Análise e Modelação (Estatística Aplicada, Estatística Multivariada, Inteligência Artificial e Aprendizagem Automática)
– Gestão – Contexto de Negócio (Gestão e Organização de Empresas e Contabilidade de Gestão)

As aulas são lecionadas em regime teórico-prático, com recurso à utilização de computadores e ferramentas digitais. Será utilizado um processo dinâmico de ensino e aprendizagem, fundamentalmente interativo, com suporte a ferramentas digitais e baseado no modelo Project-Based Learning (PBD). Após a constituição dos grupos de trabalho e escolha do tema do projeto, as aulas serão usadas para introdução de conceitos, metodologias e plataformas necessários, bem como de acompanhamento ao desenvolvimento de cada projeto.

Objetivos da Unidade Curricular
– Execução de Projetos: Modelar e desenvolver um projeto de ciência de dados de dimensão moderada seguindo a metodologia Project-Based Learning (PBL).
– Resolução de Problemas: Identificar necessidades de negócio e utilizar a ciência de dados para encontrar soluções e gerar conhecimento útil.
– Integração de Conhecimentos: Consolidar e agregar conceitos, metodologias e técnicas adquiridas ao longo do percurso académico e nas aulas correntes.
– Documentação e Disseminação: Produzir documentação técnica de qualidade e definir as melhores estratégias para a divulgação dos resultados obtidos.

Competências a Desenvolver
– Gestão de Projetos: Capacidade de planeamento, acompanhamento de progresso e cumprimento de etapas editoriais.
– Trabalho em Equipa: Organização de grupos de trabalho e gestão eficiente dos recursos humanos disponíveis.
– Manipulação de Dados: Competência técnica para tratar e transformar dados brutos em informação relevante.
– Comunicação e Soft Skills: Desenvolvimento de competências transversais através de apresentações de progresso e exposição de resultados.
– Pensamento Crítico: Capacidade de decisão sobre a modelação de problemas e a relevância dos dados manipulados para o contexto de negócio.

1. Introdução ao conceito de projeto em ciência de Dados.
2. Seleção de um problema de negócio como tema do projeto.
3. Desenvolvimento do projeto.
4. Comunicação e divulgação dos resultados obtidos.

A avaliação pode ser feita de duas formas:

1) Contínua: no decorrer das aulas e é concluída no último dia de aulas, compreendendo o acompanhamento e entrega de 4 (quatro) etapas de um projeto de ciência de dados (Milestones). As etapas correspondem às fases de Iniciação, Exploração, Modelação e Finalização do projeto, realizadas obrigatoriamente em grupo de 2-3 elementos, com agendamento a definir pelo docente. Cada etapa é composta por componentes práticas e documentais, cotadas para 5 (cinco) valores cada, no total de 20 (vinte). As características de cada etapa, nomeadamente os requisitos técnicos de manipulação de dados, modelos a aplicar e formato das apresentações de progresso, são definidas pelo docente.

2) Por Exame: ocorre nas épocas de exames regulamentadas, compreende a realização de 1 (um) projeto individual de ciência de dados de dimensão moderada e 1 (uma) prova de defesa. 
- O projeto individual consiste no desenvolvimento integral de uma solução de ciência de dados, integrando a identificação do problema, manipulação de dados, modelação e divulgação de resultados, estando cotado para 15 (quinze) valores (em 20). Deve ser entregue até às 18h do dia que antecede a data do exame a que o aluno se propõe ser avaliado.
- A prova de defesa consiste na apresentação e discussão técnica do projeto realizado, com o objetivo de validar os conhecimentos, metodologias e técnicas aplicadas, estando cotada para 5 (cinco) valores (em 20).

Em qualquer uma das metodologias anteriores todas as componentes têm carácter obrigatório e sem nota mínima para a obtenção de aprovação. A não realização de qualquer das componentes resultará na atribuição de 0 (zero) valores como nota nessa componente.
A nota final à unidade curricular resulta da soma aritmética dos resultados obtidos em cada componente que compõem a metodologia de avaliação a que o aluno se submete para avaliação.

NAO