Data Science para Engenheiros (DaSh)
Programa de Especialização
Duração: 135h
Candidaturas Abertas
Curso de Especialização
Data Science e Análise Não-Supervisionada
MAIS INFORMAÇÕES
- Data Início: 6 Janeiro, 2024
- Data Fim: 3 Fevereiro, 2024
- Horário: Sábados, 09h30/16h00
- Preço: 930€
- Formato: Online
- Duração: 25h
- *Candidaturas abertas até Dezembro 23, 2024
A análise não-supervisionada fornece-nos modelos descritivos de grande utilidade no processo de descoberta de informação, ao contribuir tanto para a melhor compreensão do domínio como para a geração de variáveis (feature engineering).
O domínio de técnicas de aprendizagem não preditivas é essencial para o sucesso da ciência de dados. O curso Data Science e Análise Não Supervisionada tem como principal objetivo introduzir as tarefas não supervisionadas de descoberta de informação, nomeadamente clustering, descoberta de padrões e deteção de anomalias em dados multivariados. A par das técnicas mais representativas e promissoras, é dada particular relevância à avaliação dos resultados obtidos.
Este curso está inserido no Programa de Especialização em Data Science para Engenheiros como opcional e esta edição será dada no formato online, 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.
PRÉ-REQUISITOS
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.
ESTRUTURA
Informação
Para mais informação detalhada acerca da calendarização e estrutura do curso, consulte a brochura.
Formador: Rui Henriques
Duração: 2,5h
- Modelação preditiva versus descritiva;
- Visualização de modelos e exploração;
- Objetivo, condicionantes;
- Medidas de distância e transformações de escala.
Formador: Rui Henriques
Duração: 2,5h
- Medidas de distância;
- Avaliação intrínseca: separação e coesão.
- Algoritmos hierárquicos e DBSCAN;
- Separação e Coesão.
Formador: Rui Henriques
Duração: 2,5h
- Algoritmos kmeans e EM;
- Avaliação extrínsica: pureza e rand index;
- Aspetos Avançados.
Formador: Rui Henriques
Duração: 2,5h
- Apoio ao projeto.
Formador: Rui Henriques
Duração: 2,5h
- Extracção e selecção de variáveis;
- Kernels;
- Análise de componentes principais (PCA).
- PCA e LDA.
Formador: Rui Henriques
Duração: 2,5h
- Tipos de anomalias;
- Deteção supervisionada e não supervisionada
- Outliers e anomalias;
- Tipos de anomalias;
- Métodos baseados em densidade.
Formador: Rui Henriques
Duração: 2,5h
- Estruturas de dados multivariadas, transacionais e temporais;
- Descoberta de padrões e regras de associação. Avaliação.
- Regras de associação e medidas de interesse: suporte, confiança e lift.
Formador: Rui Henriques
Duração: 2,5h
- Descoberta de padrões em dados com variáveis numéricas e mistas;
- Soluções de biclustering. Aplicações.
- Modelos constantes, aditivos e de preservação de ordem.
Formador: Rui Henriques
Duração: 2,5h
- Descrição de estruturas complexas de dados (eventos, relacionais, séries, espaço temporais);
- Descrição de dados complexos.
Formador: Rui Henriques
Duração: 2,5h
- Apoio ao projeto.
AVALIAÇÃO
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.
O formando pode optar por fazer este curso nos seguintes formatos (o valor é o mesmo para qualquer um dos formatos):
- Curso de Especialização: com avaliação e atribuição de 3 créditos ECTS. No final, o formando receberá um Diploma de Curso de Especialização.
- Curso de Formação: sem avaliação e sem atribuição de créditos ECTS, requerendo 85% de presenças. No final, o formando receberá um Certificado de Curso de Formação.
- ECTS significa “European Credit Transfer System”.
- Os créditos ECTS são uma forma padronizada de contabilizar o trabalho desenvolvido pelo formando, incluindo a presença nas sessões, bem como o tempo de estudo e de avaliação.
- No Técnico estabeleceu-se que 1 ECTS corresponde, tipicamente, a 28 horas de trabalho.
O formando pode optar por fazer este curso nos seguintes formatos (o preço é o mesmo para qualquer um dos formatos):
- Curso de Especialização: com avaliação e atribuição de ECTS. No final, o formando receberá um Diploma de Curso de Especialização.
- Curso de Formação: sem avaliação e sem atribuição de ECTS, requerendo 85% de presenças. No final, o formando receberá um Certificado de Curso de Formação.
PREÇO
Este valor inclui:
- Acesso à plataforma de aprendizagem online do Técnico+;
- Diploma e Certificado.
- Rede de Parceiros do Instituto Superior Técnico : 20% (saiba quais são aqui)
- Colaboradores do Instituto Superior Técnico: 10%
- Membros da Ordem dos Engenheiros: 10%
- Condições para Associações e protocolos empresariais
Para mais informações contacte carmen.silva@tecnicomais.pt
TESTEMUNHOS
MAIS INFORMAÇÕES E CANDIDATURAS
Candidate-se ou consulte o “Processo de Candidatura” para mais informações.
MAIS INFORMAÇÕES
- Data Início: 6 Janeiro, 2024
- Data Fim: 3 Fevereiro, 2024
- Horário: Sábados, 09h30/16h00
- Preço: 930€
- Formato: Online
- Duração: 25h
- *Candidaturas abertas até Dezembro 23, 2024
EM PARCERIA
CONTACTE-NOS
- CARMEN SILVA
- (+351) 218 417 809
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