Calcular derivadas parciais e gradientes (algebricamente e numericamente). Determinar aproximações lineares de funções de várias variáveis.OA3. Determinar e caracterizar pontos críticos de funções de várias variáveis (algebricamente e numericamente). Aplicar os conceitos anteriores no contexto de problemas de regressão linear.
Aprenda técnica de análise, estatística, modelagem e visualização de dados!
A boa notícia é que você pode se especializar sem sair de casa. A Licenciatura está bem sedimentada na apreensão, compreensão e experimentação nas áreas base de conhecimento, seguida por uma aquisição de progressiva autonomia do estudante e na capacidade de responder a problemas de complexidade crescente. Para aprender técnicas de análise de dados, Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos estatística, modelagem e visualização na prática, escalando o crescimento e trazer novas oportunidades, seja na empresa onde você trabalha ou no seu próprio negócio. Tomada de decisão baseada em dados.P2. Apresentação / comunicação eficaz; capacidade de explicar modelos analíticos complexos e resultados.P5. Plataforma de Analytics Power BI.
- Redundância e Distribuição de Dados para gerir tolerância a falhas e grandes volumes de informação; 6.
- Exercícios realizados na aula (10%).
- Determinar e caracterizar pontos críticos de funções de várias variáveis (algebricamente e numericamente).
- Migração de dados entre diferentes sistemas de armazenamento; 7.
- Extrair Informação a partir de um Data Warehouse (querying?e Reporting).
Nossas redes e apps
Revisão de Bases de Dados Relacionais e Interrogações Avançadas (agregadas) SQL em Mysql; 2. Introdução às Bases de Dados No SQL e Implementação de Bases de Dados em MongoDB; 3. Mapeamento entre Bases de Dados Relacionais e Bases de Dados suportadas em Documentos; 4. Extracção de Dados recorrendo a JSON; 5. Redundância e Distribuição de Dados para gerir tolerância a falhas e grandes volumes de informação; 6.
Testes com Data Science
Aliada a uma ligação continuada à prática, através do recurso a trabalhos individuais e de grupo, a componente prática é reforçada colocando os alunos em contacto com dados e desafios reais, propostos por convidados de empresas financeiras e tecnológicas, da administração pública e de organismos relacionados com saúde e ciências humanas e sociais. Após conclusão, os licenciados https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ terão ao seu dispor uma variedade de oportunidades de emprego e uma elevadíssima taxa de empregabilidade. Capacidade de definir um problema de investigação concreto OA2. Capacidade de identificar um conjunto de dados que responda ao objetivo definido OA3. Capacidade de avaliação e discussão crítica dos resultados obtidos à luz do problema de investigação definido OA4.
A avaliação periódica através de teste escrito (nota mínima 7.5 valores) e um trabalho (opcional) que a sere entregues contribui com 30% da nota. Existe um exame de 2ª época para os alunos que reprovem ou queiram melhorar a nota, O trabalhos apenas pode contar para a primeira época. Orientada para a gestão de informação em negócios. Esta especialização irá formar alunos com um forte background em gestão, o que lhes permitirá identificar e implementar os modelos analíticos mais adequados aos diferentes problemas de negócio e áreas funcionais.
Resultados de aprendizagem
Para isso, o ciclo de estudos adota uma perspetiva essencialmente técnica. O objetivo é proporcionar um conhecimento aprofundado das metodologias e conceitos fundamentais, de forma adotar o aluno da capacidade de atualização dos conhecimentos técnicos mais específicos e de acompanhar a rápida evolução deste setor. A Licenciatura em Ciência de Dados proporciona uma experiência de aprendizagem sem igual, onde os alunos se familiarizam com as mais recentes técnicas de inteligência artificial e machine learning. Esta formação foi especificamente desenhada para habilitar os alunos a analisar grandes volumes de dados, conhecidos como Big Data e a extrair conhecimento relevante. A avaliação será efectuada com base em dois trabalhos de investigação individual, em que um deles é objecto de apresentação oral em moldes a definir (80%).