Data Science para Engenheiros (DaSh)

Programa de Especialização

Data Science para Engenheiros (DaSh)

Catarina Carvalho

(+351) 218 417 894

catarinagcarvalho@tecnicomais.pt

MAIS INFORMAÇÕES
  • Data de Início: 3 Maio, 2021
  • Horário: 2ª e 4ª-feira, 18h30/21h30 | sábado, 09h00/12h00*
  • Preço: 5200€
  • Formato: Online
  • Duração: 140h
  • *Candidaturas abertas até Abril 20, 2021

Esta pós-graduação em Data Science é constituída por três módulos fundamentais e um módulo avançado em deep learning, concebido para transformar engenheiros com formação nas áreas das tecnologias da informação em Data Scientists. Transformação esta baseada na aquisição dos conhecimentos necessários e suficientes ao desenho e concepção de projetos de descoberta de informação em grandes quantidades de dados.

Data Science, aplicação paradigmática das técnicas mais promissoras da Inteligência Artificial e Machine Learningdestaca-se como a tecnologia chave para a transformação digital, tendo a própria profissão de Data Scientist sido considerada pela Harvard Business Review (2012) como The Sexiest Job of the 21st Century.

Mesmo neste novo contexto de pandemia, o Data Science mantém e reforça o seu papel vital nas organizações, ao transformar dados em informação. É esta transformação que permite a descoberta de modelos capazes de prever e antecipar comportamentos, tanto de clientes como de competidores, e que dá às organizações o suporte necessário à tomada informada de decisões, de modo a melhor preparar a sua atividade presente e futura.

Esta pós-graduação em Data Science, em formato online, é composta por uma componente teórica, ocupando aproximadamente um terço do horário presencial, e uma componente laboratorial, a ocupar os restantes dois terços do horário. O trabalho prático, tanto laboratórios como projetos, serão realizados em Python, assim como os seus pacotes dedicados à ciência de dados, nomeadamente o pandasmatplotlib e sklearn, sendo acompanhado pelos formadores, que discutirão individualmente com cada grupo o trabalho já realizado, e potenciais caminhos a seguir.

  • Identificar visualmente perfis de dados;
  • Conhecer e aplicar as técnicas mais recentes de classificação, clustering, descoberta de padrões e deteção de anomalias, em particular de deep learning;
  • Escolher e aplicar as abordagens mais adequadas de preparação de dados;
  • Avaliar a qualidade dos modelos descobertos.

Licenciados ou Mestrados em Eng. Informática, Eng. Eletrotécnica, Matemática Aplicada e Computação, ou com experiência equivalente, sem formação prévia em Ciência de Dados.

Formadora: Claúdia Antunes

Duração: 18h

Módulo Fundamental

  • Data Science, KDD process
  • Data profiling
  • Project

Este módulo apresenta os conceitos básicos da área, e descreve os processos e princípios fundamentas da análise de dados e descoberta de informação. São ainda desmistificadas as relações entre Inteligência Artificial, Aprendizagem e Ciência de Dados, e descritas as diferentes perspetivas de análise exploratória de dados (data profiling). Nomeadamente, são abordadas a dimensionalidade, distribuição, dispersão e granularidade dos dados, dando particular importância à exploração dos diferentes elementos gráficos para representação e sumarização dos mesmos. Serão usados os pacotes pandas e matplotlib.

Formadora: Claúdia Antunes

Duração: 60h

Módulo Fundamental

  • Classification
  • Bayesians + Data preparation
  • Project
  • Analogizers + Similarity
  • Project
  • Symbolists and Overfitting
  • Data balancing
  • Random forests and feature selection
  • Connectionists
  • Logistic regression and Gradient boosting
  • Evolutionists
  • Feature engineering and Automation
  • Classification Project

Este módulo conjuga as várias técnicas de treino de modelos de classificação sobre dados tabulares, com as diferentes técnicas de preparação e transformação de dados mais adequadas. Para além da apresentação dos cinco paradigmas de classificação (Baeysianos, analogistas, simbolistas, conexionistas e evolucionistas), são descritas as abordagens mais atuais de combinação de modelos (ensembles) e discutidas as medidas e estratégias de avaliação dos modelos encontrados. Em termos de preparação de dados, são aplicadas as operações de escala (normalization e standardization), imputação de missing values, a dummificação de variáveis, a seleção, extração e reengenharia de variáveis (feature selectionfeature extraction and feature engineering), assim como as técnicas de balanceamento de dados. Será usado o pacote pandas, matplotlib e sklearn.

Formador: Rui Henriques

Duração: 30h

Módulo Fundamental

  • Clustering
  • Evaluation
  • Feature extraction
  • Pattern mining
  • Anomaly detection
  • Unsupervised Analytics Project

Este módulo aborda as técnicas fundamentais de clustering, descoberta de padrões e deteção de anomalias, acompanhada pela discussão das medidas de avaliação mais adequadas a cada caso. Serão usados os pacotes pandas, matplotlib, sklearn apyori e prefixspan.

Nota: este módulo terá início em setembro e o horário será sábado, das 09h00 às 13h00.

Formador: Francisco Melo

Duração: 30h

Módulo Avançado

  • Deep learning, Regularization, Train and Optimization
  • Convolutional neural networks
  • Sequence mining
  • Long-term dependencies in RNN
  • Lab
  • Applications of RNN
  • Explainability

Este módulo introduz a aprendizagem baseada em redes neuronais profundas, abordando as questões da regularização, treino e otimização das redes. Introduzindo ainda os dois modelos principais das redes profundas – as redes convulsionais (CNNs) e as redes recorrentes (RNNs), discutindo as diferentes aplicações de sucesso das mesmas, assim como a explicabilidade daquelas redes.

COORDENAÇÃO

Cláudia Antunes

Cláudia Antunes

Professora Associada | IST

VER BIOGRAFIA

FORMADORES

Francisco Melo

Francisco Melo

Professor Associado | IST

Rui Henriques

Rui Henriques

Professor Auxiliar | IST

A avaliação consiste em projetos nos módulos I, II e III e em laboratórios de Deep Learning.

Os projectos consistirão na exploração de dois conjuntos de dados, tendo como objetivo a descoberta da informação possível. Serão desenvolvidos em Python, com os pacotes de data science (pandas, matplotlib, seaborn e sklearn).

  • 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.

Este valor inclui:

  • Acesso à plataforma de aprendizagem online do Técnico+;
  • Diploma e Certificado.
  • Particulares: 10%
  • Rede de Parceiros do Instituto Superior Técnico : 20% (saiba quais são aqui)
  • Membros da Ordem dos Engenheiros: 10% (acumulável com o desconto para particulares)
  • Colaboradores do Instituto Superior Técnico: 10%
  • Condições para Associações e protocolos empresariais

Para mais informações contacte catarinagcarvalho@tecnicomais.pt

FUNDAÇÃO JOSÉ NEVES

O ISA FJN é um apoio da Fundação José Neves para potenciar o acesso à educação, através da atribuição de bolsas de estudo aos participantes, que lhes permitam pagar as propinas no início do programa. Saiba mais sobre o ISA ou  candidate-se aqui.

 

SANTANDER

Conheça as condições que o Santander tem para os seus clientes aqui. Pode, também, entrar em contacto com a Dra. Katia Trigo, responsável pelo balcão no Técnico, através do katia.trigo@santander.pt.

João de Sousa GuimarãesADVOGADO
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Trata-se de um curso muito completo, oferecido num enquadramento percetível tanto para quem lida diariamente com proteção de dados e pretenda aprofundar conhecimento, como para quem pretenda iniciar-se na temática. O curso é, por isso, de enorme capacitação profissional para quem nele participa e de uma mais valia inquestionável por ser disponibilizado por uma instituição como Instituto Superior Técnico.
Maria Antonieta RibeiroDPO - BRISA
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Este curso é essencial para um DPO com formação jurídica e que apenas conhece a informática na ótica do utilizador. As lições aprendidas são, de facto, uma excelente e essencial ferramenta de trabalho.
Lina AlvesOFFICE MANAGER AND CORPORATE CONTROLLER - ZOMATO
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Excelente mais valia para a atividade profissional.
Ivone Pita SoaresAdvogada
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O balanço é claramente positivo, tanto pelo interesse prático do conteúdo programático, como pela excelente qualidade do corpo docente. Apresenta-se como um curso sério, indispensável para quem, não tendo formação de base em tecnologias da informação, exerça quaisquer funções no âmbito do RGPD.
Lara Feio
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Vim de Braga de propósito para fazer estes cursos e não estou nada arrependida. Acho o curso uma mais-valia, muito denso ao nível do conteúdo, permitindo uma aprendizagem sobre os mais variados aspetos.
Nuno Pereira
Read More
Valeu muito a pena. Acho que o curso é extremamente rico ao nível dos conhecimentos que fornece. Enquanto DPO de um conjunto de entidades públicas e privadas acho extremamente relevante apostarmos neste tipo de formação, se tiver o selo de qualidade do Técnico ainda melhor.

MAIS INFORMAÇÕES E CANDIDATURAS

Candidate-se ou consulte o “Processo de Candidatura” para mais informações.

MAIS INFORMAÇÕES
  • Data de Início: 3 Maio, 2021
  • Horário: 2ª e 4ª-feira, 18h30/21h30 | sábado, 09h00/12h00*
  • Preço: 5200€
  • Formato: Online
  • Duração: 140h
  • *Candidaturas abertas até Abril 20, 2021
  • *Pausa letiva: 11 julho a 11 setembro 2021
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Professora Associada no Departamento de Engenharia Informática do Técnico. Licenciada em Engenharia Informática, concluiu o seu Doutoramento em 2005, no domínio da Ciência de Dados, propondo novos métodos e metodologias para lidar com dados temporais e conhecimento de domínio. Tem trabalhado na área das ciências de dados desde então, ensinando estas matérias tanto no ensino graduado como pós-graduado nos últimos 20 anos.

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