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Carla Silva
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Horário dos serviços
Segunda a sexta-feira das 09h30 às 13h00 e das 14h00 às 18h30
O Curso de Data Science and Advanced Analytics tem um corpo docente com experiência profissional e académica nacional e internacional no conhecimento nas áreas de Inteligência Artificial, Data Science e Big Data. Pretende-se que as aulas sejam num ambiente prático de conhecimento e aplicação de casos de estudo do mundo do Big Data.
Gerais
Apresentar a área da Ciências dos Dados (Data Science) e as suas aplicações nas organizações;
Conhecer diferentes processos em Big Data, modelos de classificação genéricos e em domínios específicos;
Codificar um problema concreto usando um modelo de programação específico;
Desenvolver competências de processamento e análise de grande volume de dados por modelos matemáticos e computacionais;
Aplicar metodologias de análise face aos problemas apresentados extraindo conhecimento e previsão de dados;
Desenvolver e programar modelos de análise preditiva.
Específicos
Aplicar e analisar opções em software analítico para a comunidade académica;
Escolher e saber aplicar casos de estudo à análise prática de funções;
Analisar com SAS® Visual Analytics & SAS® Visual Statistics em sala de aula;
Fazer parte de uma rede de analistas em Data Science;
Discutir casos de estudo e aplicações práticas consoante a análise;
Desenvolver práticas e mecanismos de análise preditiva.
Nos últimos anos um conjunto relacionado de áreas de I&D, incluindo a área de Inteligência Artificial, definiram a área da Ciência dos Dados (Data Science). A ciência dos dados é transversal através da aplicação de técnicas e algoritmos de data mining, assim como pela apresentação de diferentes tipos de tarefas de regressão e classificação de dados que compõem a análise preditiva. Estes conceitos e tecnologias da ciência dos dados serão aplicados na pós graduação em determinados domínios e respetivos conjuntos de dados (data sets).
O habitat natural da Internet torna-se, nos dias de hoje, uma ferramenta indispensável para a aprendizagem, competitividade e produtividade. Estas são variáveis dependentes das competências digitais para o exercício de diferentes profissões. Na criação de uma sociedade mais resiliente implica estimular novas competências, designadamente digitais, que estão em contínua mutação e evolução e, ao mesmo tempo, exige uma melhor preparação dos nossos especialistas. Aos grandes desafios da aplicabilidade IoT na nossa sociedade acresce a validação e conhecimento das áreas de Big Data e sua intervenção na melhoria deste conhecimento.
A Pós Graduação em Data Science and Advanced Analytics desenvolver-se-á num ambiente prático de análise de casos em 2 seminários com apresentação de clientes nos casos a analisar, conjuntamente com a aplicação de um projeto que decorrerá ao longo do modelo curricular em 4 fases práticas de aplicabilidade no software de análise.
Os objetivos do curso estão alinhados com a “Iniciativa Nacional Competências Digitais e.2030“, nos eixos da especialização (formação e certificação), 3 e 4 – Especialização e Qualificação, tendo por foco investigadores em análise de dados que queiram aplicar e desenvolver um domínio específico da sua área temática. Gestor, Diretores e Executivos que pretendam aprofundar as suas análises com métodos e técnicas em Data Science e casos de estudo
Engenheiros de Software ou de Aplicação de Sistemas, Data Scientists que procuram aplicações diretas de estudo em software de análise de dados, Matemáticos que procurem aprofundar a aplicabilidade de análise de dados e modelos computacionais em casos de estudo de referência.
Horas: 20
T/P: TP
ECTS: 6
Regente: Carla Silva
Docente(s): Carla Silva
Horas: 20
T/P: TP
ECTS: 6
Regente: Sofia Rézio
Docente(s): Sofia Rézio
Horas: 4
T/P: T
ECTS: 2
Regente: Carla Silva
Docente(s): Apresentação com cliente SAS Helder Mendonça (2h)
Horas: 12
T/P: P
ECTS: 4
Regente: Ricardo Galante
Docente(s): Ricardo Galante; SAS – dia com apresentações, análises casos de estudo
Horas: 20
T/P: TP
ECTS: 6
Regente: Mário Macedo
Docente(s): Mário Macedo e Research Group with Carla Miranda (5h)
Horas: 12
T/P: P
ECTS: 4
Regente: Ricardo Galante
Docente(s): Ricardo Galante; SAS – dia com apresentações, análises casos de estudo
Horas: 20
T/P: TP
ECTS: 6
Regente: Leonardo Pedro Donas-Boto de Vilhena Martins
Docente(s): Leonardo Pedro Donas-Boto de Vilhena Martins e Research Group with João d’Oliveira (5h)
Horas: 12
T/P: P
ECTS: 4
Regente: Ricardo Galante
Docente(s): Ricardo Galante; SAS – dia com apresentações, análises casos de estudo
Horas: 20
T/P: TP
ECTS: 6
Regente: Carla Silva
Docente(s): Carla Silva
Horas: 12
T/P: P
ECTS: 4
Regente: Rui Gonçalves
Docente(s): SAS – dia com apresentações, análises casos de estudo
Horas: 20
T/P: TP
ECTS: 6
Regente: José Fonseca
Docente(s): José Fonseca e Marius Buzera (invited professor)
Horas: 4
T/P: TP
ECTS: 2
Regente: Rui Gonçalves
Docente(s): Apresentação com cliente SAS
Horas: 12
T/P: P
ECTS: 4
Carla Silva
Segunda a sexta-feira das 09h30 às 13h00 e das 14h00 às 18h30
Curriculum Vitae
Certificado de Habilitações (habilitações mínimas, licenciatura)
Fotocópia de Bilhete de Identidade ou Cartão de Cidadão (com consentimento)
Fotocópia de Cartão de Contribuinte (com consentimento)
Emolumento referente à candidatura (transferência bancária)
Candidaturas: 22 de Junho a 18 de setembro de 2020
Afixação dos Resultados: 22 de setembro de 2020
Período de Matrículas: 23 a 25 de setembro de 2020
ISCIAC – Instituto de Ciências de Inteligência Artificial e Comportamental – www.isciac.pt
SAS – Analytics Software & Solutions – www.sas.com/pt
University of Politehnica University of Bucureşti / Engineering and Technological Systems Management – http://www.old.upb.ro/en/faculties.html
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