Análise de Dados

Métodos de Ensino

Nesta unidade curricular são utilizadas as seguintes metodologias de ensino:

1       – Método expositivo: método explicativo onde fundamentos teóricos e conceito são apresentados pelo professore discutidos com a turma, seguido de exemplos demonstrativos;

2       – Método experimental: método activo onde o aluno desenvolve o conhecimento através da resolução problemase o desenvolvimento de projectos laboratoriais individuais ou em dinâmica de grupo.

Resultados de Aprendizagem

Espera-se que no final da unidade curricular o aluno esteja habilitado a:

1. Compreender e aplicar as técnicas de exploração e análise inteligente de dados;

2. Projectar e desenvolver abordagens para transformação e análise de dados usando bases de dados de grandedimensão;

3. Extrair, limpar e transformar conjuntos de dados.

Programa

  1. Data Mining: Conceitos, Objectivos, Extracção de Conhecimento de Bases de Dados, Limpeza e Transformaçãode Dados, Aprendizagem em Data Mining, Técnicas de Aprendizagem em Data Mining, Avaliação de Algoritmos,

Avaliação de Modelos, Aplicações de Data Mining;

  1. Data Warehousing: Arquitectura de Data Warehouse, Modelo Multidimensional, Desenho e Implementação daÁrea de Estágio (Extracção, Transformação e Carregamento).

Métodos de Avaliação

Avaliação Periódica
  • - um trabalho prático individual (50%) - 50.0%
  • - um projecto de desenvolvimento em grupo(50%); - 50.0%
Avaliação Final
  • - um projecto de desenvolvimento em grupo(50%) - 50.0%
  • - um trabalho prático de investigação individual (50%) - 50.0%

Estágio(s)

NAO

Bibliografia

“The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling”, 3rd Edition; Ralph Kimball, Margy

Ross; J. Wiley & Sons; ISBN 0471200247; 2013

“Data Warehousing – Conceitos e Modelos”; Carlos Caldeira; Edições Silabo; ISBN 9789726186960; 2012

“Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques”, 3rd Edition; Ian H. Witten, Eibe Frank; Morgan Kaufman; ISBN 0123748569; 2011

“Data Mining: Concepts and Techniques”, 3rd Edition; Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei; Morgan Kaufmann; ISBN 0123814790; 2011

“Análise de Dados para Ciências Sociais”, 6.o Edição; Maria Pestana, João Gageiro; Edições Sílabo; ISBN 9789726187752; 2014