DaSH – Data Science e Análise Não-Supervisionada

Curso de Especialização

DaSH - Data Science e Análise Não-Supervisionada
ApresentaçãoEstruturaAvaliação
CandidaturaContacte-nosPrograma
Ciências Informáticas
Duração
25h
Horário
Laboral
Formato
Remoto
Nível Técnico
Avançado
Preço
1080.00€

Domine a análise de dados não-supervisionada e o processo “feature engineering” para descobrir padrões ocultos em conjuntos de dados complexos, aprimorando as suas competências de resolução de problemas em engenharia e ciência de dados.

A análise não supervisionada fornece modelos descritivos de grande utilidade no processo de aquisição de conhecimento e modelação de sistemas. O domínio de técnicas de aprendizagem não preditivas — descoberta de padrões, geração de variáveis (“feature engineering”), partição de observações (“clustering”), análise de anomalias ou transformações aos dados — é, por isso, essencial para estes fins. O curso de especialização em “Data Science e Análise Não Supervisionada” tem como principal objetivo introduzir estas estas tarefas não supervisionadas em diferentes estruturas de dados. Além das técnicas mais representativas e promissoras, será dada particular relevância à avaliação dos resultados obtidos.

Este curso está inserido no Programa de Especialização em Data Science para Engenheiros (DaSh) como opcional e esta edição será dada à distância, através de Zoom.

Objetivos

– Fazer partição dos dados (“clustering”);
– Descobrir os padrões mais importantes (“pattern mining” e “biclustering”);
– Identificar anomalias (“anomaly detection”);
– Realizar transformações aos dados (incluindo principal “component analysis”);
– Avaliar a informação descoberta.

Destinatários

Profissionais Licenciados com conhecimentos prévios em probabilidades, estatística e programação básica, especialmente aqueles que têm interesse em trabalhar com grandes volumes de dados cuja análise correta passa pela segmentação e identificação de padrões para uma maior exploração das relações entre os dados.

A realização deste Curso de Especialização requer conhecimentos prévios em programação básica (por exemplo, Python). Profissionais sem estes conhecimentos interessados neste curso devem realizar um curso propedêutico antes da candidatura ao mesmo.

Para além disso, a realização deste curso requer conhecimento ou experiência prévia em Ciência de Dados. Assim, este curso tem, também, um dos requisitos apresentados em baixo.

Para profissionais sem conhecimento ou experiência prévia em Ciência de Dados:a realização do Curso de Especialização obrigatório em Engenharia da Ciência de Dados; ou a realização do curso online (MOOC) gratuito DataScience: KDD Process.

Para profissionais experientes ou com conhecimentos em Ciência de Dados: realização do exame em curso online (MOOC) gratuito DataScience: KDD Process, com duração de 10 min.

Pré-requisito: Exame DataScience: KDD Process

Aceda aqui

Pré-requisitos

Licenciatura

Estrutura

Resumo Conteúdo Programático

1 – Introdução à Aprendizagem de Modelos Descritivos;
2 – Clustering: métodos e avaliação
3 – Clustering: princípios avançados;
4 – Apoio ao projeto;
5 – Transformações nos Dados;
6 – Deteção de anomalias;
7 – Descoberta de padrões;
8 – Biclustering;
8 – Aspetos avançados em análise supervisionada;
9 – Apoio ao projeto
10 – Avaliação

Metodologia Formativa

Ao ser uma formação em engenharia, o curso desenrola-se ao longo de sessões teórico-práticas, em que se desenvolverá um projeto. Este consiste na aplicação e documentação do processo no contexto de um problema concreto, explorando para tal todas as técnicas abordadas, e estudando o impacto da sua utilização na qualidade dos modelos desenvolvidos.

MAIS INFORMAÇÕES E CANDIDATURAS

Candidate-se ou para esclarecer dúvidas e obter mais informações consulte o

Processo de Candidatura

CandidaturaContacte-nosPrograma

Avaliação

O formando pode optar por fazer este curso nos formatos seguintes (o valor é o mesmo para qualquer um dos formatos):

– Curso de Especialização: com avaliação e atribuição de 3 ECTS. No final, o formando receberá um Diploma de Curso de Especialização;
– Curso de Formação: sem avaliação e sem atribuição de créditos ECTS, requerendo, pelo menos, 85% de presenças. No final, o formando receberá um Certificado de Curso de Formação.
A avaliação consiste no seguinte:

– Exame (30% da nota final);

– Projeto (70% da nota final).

As condições de aprovação para o Diploma de Curso de Especialização são uma nota positiva em ambas as avaliações.

DaSH - Data Science e Análise Não-Supervisionada

ECTS

3

Formato

Remoto

Preço (PVP)

1080.00€

Early Bird:

5% desconto até 7 de dezembro

Condições Especiais

Bolsa AI4Gov-X: reembolso de 50% dos custos associados à participação no curso (inscrição e, quando aplicável, deslocação e alojamento).

– Rede de Parceiros do Instituto Superior Técnico
– Colaboradores do Instituto Superior Técnico
– Membro da Ordem dos Engenheiros (a inscrição deverá ser efetuada via Portal Ordem dos Engenheiros)
– Membro da Rede Alumni do Instituto Superior Técnico
– Alumni Técnico+
– Associado da APDC
– Bolsa de Formação OERS (Região Sul)
– Outras Condições para Associações e protocolos empresariais

Para mais informações contacte carmen.silva@tecnicomais.pt

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