Ciência de Dados

Fernando Batista

Ana Maria de Almeida

Vítor Basto Fernandes

Após esta unidade curricular o estudante estará apto a atingir os Objetivos de Aprendizagem (OA):
OA1. Distinguir as diferentes definições e diferentes tipos de dados, bem como as diferentes estratégias de investigação ou negócio que os geram.
OA2. Distinguir quais as principais alegações que conduzem a diferentes interpretações o que são dados.
OA3. Explicar as diferenças entre aproximações quantitativas e qualitativas na geração de dados.
OA4. Examinar as implicações da recolha de dados em Ciência, Gestão e na Sociedade.
OA5. Debater as implicações dos modelos de dados em para as pessoas nas organizações e na sociedade em geral.

Conteúdos Programáticos (CP):
CP1. O que são dados e como pensar com dados.
CP2. Tipos de Problemas tratados em Ciência de Dados e especificidades nos domínios da Ciência, Gestão e Sociedade.
CP3. Diferentes tradições e metodologias de investigação e definições de aquisição de conhecimento.
CP4. Tradução de desafios reais para conceitos técnicos e de acordo com uma linguagem cientificamente orientada.
CP5. A dimensão ética das e nas estratégias de utilização de dados.
CP6. Exposição de casos práticos.

Esta UC é feita apenas por avaliação ao longo do semestre, não contemplando a modalidade de avaliação por exame.
Componentes da avaliação:
a) Mini-testes (30%): 6 mini-testes (5% cada, a grande maioria para fazer em casa)
b) Projeto (30%): trabalho de grupo
c) Teste final (40%): Prova escrita a realizar no período da 1ª época, 2ª época ou época especial (Art 14º, RGACC)

Requisito de aprovação: Teste final >= 8 valores (em 20 valores)

A nota final do Projeto dependerá do código, dos relatórios e do desempenho dos estudantes na apresentação do trabalho realizado.

Helena Soares

Filipe Alexandre Pedra Aguiar de Moura

No final da UC, cada estudante deverá ser capaz de:

OA1. Definir vetores e explicar as suas propriedades. Realizar operações com vetores no espaço euclideano R^n. Definir e determinar subespaços de R^n, respetivas bases e dimensão.
OA2. Aplicar os métodos de eliminação de Gauss e Gauss-Jordan para resolver e classificar sistemas lineares. Interpretar geometricamente as suas soluções.
OA3. Dar exemplos de diferentes tipos de matrizes e realizar operações com matrizes. Formular relações de matrizes com vetores e sistemas lineares.
OA4. Reconhecer uma transformação linear. Determinar as matrizes associadas, os subespaços núcleo e imagem. Efetuar mudanças de base.
OA5. Calcular determinantes. Explicar as suas propriedades e aplicações.
OA6. Definir e determinar valores e vetores próprios. Diagonalizar matrizes. Calcular potências inteiras de matrizes diagonalizáveis.

CP1. Vetores
O espaço vetorial R^n. Produto interno e norma. Combinações lineares e independência linear. Bases e dimensão. Coordenadas.

CP2. Sistemas de equações lineares
Método de eliminação de Gauss. Classificação de sistemas lineares.

CP3. Matrizes
Soma e multiplicação escalar. Produto matricial. Transposição. Matriz inversa e propriedades.

CP4. Funções lineares
Função linear. Matriz de uma função linear. Subespaços núcleo e imagem e teorema da dimensão. Mudança de base.

CP5. Determinantes
Definição e propriedades do determinante. Determinantes e operações elementares.

CP6. Valores e vetores próprios
Valores e vetores próprios. Subespaços próprios. Diagonalização.

Os alunos podem optar por uma das seguintes modalidades de avaliação:

(AS) Avaliação ao longo do semestre:
- 3 mini-testes presenciais (20%), com as seguintes regras:
* realizados em aula, ao longo do período letivo;
* a nota final nesta componente é a média aritmética das duas melhores notas de entre os três mini-testes (contribuindo 10\% cada uma);
* nota mínima de 10.0 valores na média aritmética dos dois melhores mini-testes.
- 2 quizzes online (10%), com as seguintes regras:
* realizados no Moodle, no período letivo;
* a nota final nesta componente será a média das notas obtidas (contribuindo 5% cada)
* nota mínima de 10.0 valores na média aritmética dos dois quizzes.
- Prova escrita (70%), na 1a época de avaliação, com nota mínima de 8.5 valores.

(AE) Avaliação por Exame:
Prova escrita (100%), na 1a época ou 2º época de avaliação, incidindo sobre toda a matéria lecionada na unidade curricular.

Outras regras de avaliação:
- A Prova escrita da AS incide sobre toda a matéria lecionada e realiza-se em simultâneo com a prova da AE em 1.ª época.
- O aluno obtém aprovação à cadeira se a nota final for maior ou igual a 10 valores.
- A nota final do aluno corresponde à melhor nota obtida entre a modalidade AS e a modalidade AE;
- Os professores responsáveis reservam-se o direito de fazer orais sempre que considerem necessário.

Diogo Alonso de Freitas

Eugénio Ribeiro

Rodrigo José Bravo Simões

Após a conclusão desta unidade curricular o aluno deverá ficar apto a:
OA1. Desenvolver funções/procedimentos que implementem algoritmos simples.
OA2. Desenvolver código para manipular estruturas vetoriais e objetos.
OA3. Desenvolver classes de objetos simples.
OA4. Escrever e compreender código Python.

CP1. Funções e parâmetros
CP2. Variáveis e estruturas de controlo
CP3. Invocação e recursividade
CP4: Procedimentos e input/output
CP5. Objetos e referências
CP6. Classes de objetos
CP7. Objetos compostos
CP8. Classes de objetos compostos
CP9. Vetores
CP10. Matrizes

Esta UC é feita apenas por avaliação ao longo do semestre, não contemplando a modalidade de avaliação por exame.
Componentes da avaliação:
a) TPCs (15%): 6 mini-testes online, para fazer em casa;
b) TESTE1 (20%): Prova escrita intercalar;
c) PROJETO (25%): Projeto individual;
d) TESTE2 (40%): Prova escrita a realizar em 1º época, 2ª época ou época especial (Artº 14 do RGACC)
Requisito de aprovação: TPCs + PROJETO >= 8 valores (em 20 valores).
A nota final do PROJETO é fixada para cada estudante através de uma prova oral e dependerá do código, dos relatórios e do desempenho do estudante na oral.
A assiduidade não é requisito essencial de aprovação.

Outra informação relevante:
- As perguntas feitas nas provas escritas podem envolver aspectos relativos ao projeto.
- Não é possível obter aprovação apenas através da realização de exame final
- em caso de reprovação, o estudante poderá realizar o TESTE2 na época seguinte, mantendo a nota das restantes componentes
- Quando a melhoria de nota ocorrer num ano letivo diferente daquele em que foi feito o trabalho, a nota das componentes PROJETO, TPCs e TESTE1 é substituída por uma prova prática, a realizar em computador antes ou depois da prova escrita. Os alunos nessas condições que pretendam realizar melhoria de nota devem contactar o coordenador da UC, com uma antecedência mínima de 2 dias antes da prova da 1ª época.

Abdul Suleman

No final da UC o aluno deverá ser capaz de:

OA1: Calcular limites de sucessões
OA2. Calcular derivadas e interpretar o resultado obtido.
OA3. Determinar aproximações lineares e de ordem superior.
OA4. Calcular explicitamente primitivas de funções reais.
OA5. Usar o teorema fundamental do cálculo na derivação de integrais indefinidos
OA6. Utilizar a noção de integral na determinação de áreas, comprimentos, probabilidades, etc.
OA7. Integrar algumas EDOs notáveis.
OA8. Recorrer a métodos numéricos para obter soluções de alguns problemas, e utilizar ferramentas computacionais de representação gráfica.

1. Sucessões
1.1. Primeiras noções
1.2. Convergência
1.3. Alguns limites e resultados úteis
2. Cálculo diferencial em R
2.1. Breve revisão
2.2. Continuidade e limite
2.3. Diferenciabilidade e fórmula de Taylor; aplicações
2.4. Métodos numéricos
2.4.1. Método do ponto fixo
2.4.2. Método da bissecção
2.4.3. Método de Newton-Raphson
2.4.4. Derivação numérica
3. Cálculo Integral em R
3.1. Métodos gerais de primitivação
3.2. Cálculo de integrais
3.3. Teorema fundamental do Cálculo
3.4. Integração numérica
3.4.1. Método do ponto médio
3.4.2. Método dos trapézios
4. Equações diferenciais ordinárias
4.1. Equações de varáveis separáveis
4.2. Equações lineares de 1ª ordem
4.3. Métodos numéricos
4.3.1. Método de Euler
4.3.2. Método de Runge-Kutta (RK4)

Aprovação com classificação não inferior a 10 valores numa das modalidades:
- Avaliação ao longo do semestre: Frequência (75%) + dois trabalhos de grupo sobre cálculo numérico (25%).
- Avaliação por Exame (100%), em qualquer uma das épocas de exame. O exame compreende uma componente analítica (75%) e outra computacional (25%). Os alunos que tenham tido aproveitamento nos trabalhos de grupo poderão dispensar-se de realizar esta última componente.

A nota mínima é de 8 valores. As notas finais superiores a 16 valores sujeitam-se a homologação através de uma prova oral.

Paula Vicente

No final desta UC os estudantes deverão ser capazes de identificar tipos e fontes de informação adequados aos objetivos da investigação (OA1), avaliar de forma crítica a qualidade da informação obtida (OA2), aplicar os principais métodos de amostragem (OA3) e distinguir entre desiged data e big data (OA4).

CP1. Tipos e Fontes de Informação; Qualidade das fontes de informação
CP2. Princípios e aplicações de Amostragem
CP3. Designed Data vs Big Data

Regimes de avaliação: ao longo do semestre ou por exame
Ao longo do semestre:
- Fichas de trabalho (5%)
- Trabalho em grupo: (35%);
- Teste individual (60%); nota mínima 7,5
Por exame: Teste individual (100%)
A equipa docente poderá convocar qualquer estudante para uma prova oral no seguimento da realização de qualquer um dos elementos de avaliação.
Estudantes abrangidos pelo RIIEE deverão contactar o coordenador da UC com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC.

Maria do Carmo Severino Duarte Grilo Botelho

Luís Orlando Lopes Junqueira

Objetivos de aprendizagem (OA) a desenvolver em articulação com os objetivos gerais:
OA1. Organizar e preparar os dados para análise.
OA2. Saber utilizar e interpretar um conjunto de instrumentos estatísticos no domínio da estatística descritiva.
OA3. Utilizar Excel, R e Jamovi nas aplicações de preparação, análise e representação de dados.
OA4. Adequar os modelos de representação visual a diferentes objetivos, de acordo com as boas práticas de visualização.
OA5. Interpretar e redigir os resultados de uma análise descritiva de dados.

Conteúdos programáticos (CP) articulados com os objetivos de aprendizagem.
CP1. Organização, preparação e transformação de dados
CP2. Análise exploratória de dados
Valores omissos
Codificação e imputação
Gráficos exploratórios
Variáveis aleatórias
Função de distribuição empírica
Distribuição Normal
CP3. Análise descritiva dos dados
Medidas descritivas
Análise uni e bivariada
Medidas de associação
CP4. Representação visual
Introdução aos princípios de representação visual
Estruturas de representação visual

Avaliação ao longo do semestre:
- Exercício individual em R (10%)
- Trabalho de grupo (35%); nota mínima 7,5
- Teste escrito (55%); nota mínima 7,5
É necessária uma frequência mínima de 70% de horas de aulas para a realização da avaliação ao longo do semestre.

Avaliação por exame:
- Exame/trabalho prático individual (40%); nota mínima 7,5
- Exame escrito (60%); nota mínima 7,5

Maria Pinto Albuquerque

No final da UC os alunos deverão ser capazes de:
OA1. Identificar, reescrever e examinar formas comuns de organização de dados e algoritmos associados (com e sem gestão dinâmica de memória, com algoritmos iterativos ou recursivos);
OA2: Saber avaliar e comparar a ordem de desempenho e eficiência de uma dada estrutura de dados e/ou algoritmo para as operações de inserção, remoção e acesso;
OA3: Identificar a estrutura de dados mais apropriada e eficiente para um determinado problema;
OA4: Perceber as vantagens e desvantagens de algoritmos recursivos, iterativos e técnicas de programação dinâmica;
OA5. Compreender diferentes algoritmos de pesquisa e ordenação apropriados a soluções computacionais.

CP1: Estruturas de Dados e Algoritmos: o que são e por que são importantes. Tipos Abstratos de Dados.
CP2: Estruturas de dados lineares: pilhas, filas, listas e listas ligadas.
CP3: Introdução à análise da complexidade (eficiência) de algoritmos.
CP4: Algoritmos de pesquisa: linear e binária.
CP5: Recursão, iteração e programação dinâmica.
CP6: Algoritmos de ordenação elementar: Selectionsort, Insertionsort.
CP7. Algoritmos de ordenação avançada: Mergesort, Quicksort.
CP8: Estruturas de dados não lineares: árvores, árvores de pesquisa binária, árvores AVL e grafos.
CP9: Algoritmos simples sobre estruturas de dados não lineares.

A aprovação nesta unidade curricular (UC) só pode ser conseguida pela modalidade de avaliação ao longo do semestre ou pela época especial (para os alunos com algum estatuto conferido pelos Serviços de Gestão do Ensino que permita aceder a Época Especial). Não existe para esta UC a modalidade de avaliação por exame.
Elementos de avaliação e respetivas ponderações na nota final:
- teste 1, escrito individual -> 30%, nota mínima de 8 valores, previsto realizar no período de avaliações do 3º trimestre;
- teste 2, escrito individual -> 30%, nota mínima de 8 valores, previsto realizar no período de avaliações da 1a época;
- trabalho 1, individual, com discussão -> 15%;
- trabalho 2, individual, com discussão (eventualmente em grupos de 2 alunos) -> 25%, nota mínima de 8 valores. Assim Nota_final = 30% x Nota_teste1 + 30% x Nota_teste2 + 15% x Nota_trabalho1 + 25% x Nota_trabalho2.
Em Época Especial, os elementos de avaliação e respetivas ponderações na nota final são:
- teste, escrito individual -> 60%, nota mínima de 8 valores, e
- dois trabalhos, individuais -> 15% + 25%, nota mínima de 8 valores em cada um dos trabalhos.
Assim Nota_final_época_especial = 60% x Nota_teste + 15% x Nota_trabalho1 + 25% x Nota_trabalho2.
Para obter aprovação na UC a Nota_final ou a Nota_final_época_especial têm que ser 10 valores em 20 valores.

Ana Catarina Nunes

Maria João Lopes

Ao concluir esta Unidade Curricular o estudante deverá ser capaz de:
OA1. Desenvolver formulações em programação linear, programação linear inteira e programação não linear para a resolução eficiente de problemas complexos em contextos reais.
OA2. Utilizar programas generalistas para determinar soluções para problemas formulados em programação linear, programação linear inteira e programação não linear.
OA3. Fazer a interpretação económica e produzir recomendações baseadas nas soluções obtidas para problemas formulados em programação linear, programação linear inteira e programação não linear.

Conteúdos programáticos (CP):
CP1: Programação Linear
1.1 Modelo Geral de Programação Linear
1.2 Formulação de problemas em Programação Linear
1.3 Resolução gráfica
1.4 Resolução usando software generalista (Solver para Excel)
1.5 Interpretação de resultados e análise de sensibilidade
CP2: Programação Linear Inteira
2.1 Formulação de problemas em Programação Linear Inteira
2.2 Formulação de problemas com variáveis binárias
2.3 Resolução usando software generalista (Solver para Excel)
2.4 Interpretação de resultados
2.5 Algoritmo Branch-and-Bound
CP3: Programação Não Linear
3.1 Formulação de problemas em Programação Não Linear
3.2 Resolução usando software generalista (Solver para Excel)
3.3 Interpretação de resultados

1. Avaliação ao longo do semestre:
a) Teste escrito (60%);
b) Projecto em grupo com discussão (40%);
c) Presença em, pelo menos, 2/3 das aulas.
2. Avaliação por Exame (1.ª e 2.ª Época):
a) Teste escrito (60%);
b) Projecto com discussão (40%).
A aprovação (em ambas as modalidades de avaliação):
i) Requere classificação mínima de 8,5 no teste escrito;
ii) Pode ser exigida uma prova oral.
Escala: 0-20 valores.

Helena Soares

No final da UC, cada estudante deverá ser capaz de:

OA1. Calcular derivadas parciais e gradientes (algebricamente e numericamente).
OA2. Determinar aproximações lineares de funções de várias variáveis.
OA3. Determinar e caracterizar pontos críticos de funções de várias variáveis (algebricamente e numericamente).
OA4. Aplicar os conceitos anteriores no contexto de problemas de regressão linear.
OA5. Calcular integrais duplos (algebricamente e numericamente).
OA6. Aplicar o cálculo integral ao cálculo de áreas, volumes e probabilidades.
OA7. Interpretar geometricamente todos os conceitos estudados.
OA8. Implementar em MATLAB alguns dos métodos computacionais desenvolvidos.

CP1. Cálculo Diferencial.
1.1. Limites e continuidade
1.2. Derivadas parciais.
1.3. Plano tangente e diferenciabilidade.
1.4. Regra da cadeia.
1.5. Cálculo e classificação de pontos críticos.
1.6. Descida do gradiente.
1.7. Regressão linear.
CP2. Cálculo Integral.
2.1. Integrais duplos.
2.2. Integrais duplos em coordenadas polares.
2.3. Aplicações: áreas e volumes; densidades e massas; teoria das probabilidade.

Aprovação com classificação não inferior a 10 valores numa das modalidades:
- Avaliação ao longo do semestre: Teste Escrito (80%) + mini-projetos MATLAB (20%).
- Avaliação por Exame (100%), em qualquer uma das épocas de exame.

OA1. Desenvolver competências de identificação e compreensão dos processos básicos de produção de conhecimento técnico e científico.
OA2. Conhecer, identificar e resumir, os procedimentos comuns subjacentes ao texto técnico e cientifico.
OA3. Identificar a estrutura da escrita de relatórios técnicos e textos científicos.
OA4. Saber utilizar Normas APA na escrita de textos técnicos e científicos (normas em dissertações e teses no Iscte).
Os objetivos de aprendizagem serão alcançados através de atividades práticas e reflexivas, apoiadas no método de ensino ativo e participativo que privilegia a aprendizagem experiencial. As aulas serão compostas por atividades, tais como:
• Discussões em grupo;
• Exposição e defesa oral;
• Análise de textos;
• Apresentações de projeto;
• Reflexão individual.

CP1: Introdução à investigação científica: conceitos e processos. Perguntas de Investigação. Processos: etapas (Identificação do problema; Revisão da literatura; Definição de objetivos e hipóteses; Seleção da metodologia; recolha e seleção de fontes; Análise de dados; Conclusões e recomendações).
CP2: Técnicas de resumo e análise de artigos científicos. Identificação de fontes relevantes, avaliação da literatura e síntese de informações. Ética, consentimento informado, confidencialidade e integridade na investigação. Métodos de recolha de dados.
CP3: Estrutura e organização de trabalhos de investigação: elementos pré-textuais (capa, folha de rosto, resumo, palavras-chave, índice), textuais (introdução, revisão da literatura, metodologia, resultados, discussão) e pós-textuais (conclusão, referências, apêndices, anexos). Elaboração de estrutura com base em temas fornecidos pelo docente.
CP4: Aplicação das Normas APA na escrita científica e relatórios académicos.

A avaliação da UC visa aferir a aquisição de competências dos/as estudantes em aspetos essenciais da escrita de textos, em contexto académico. A Avaliação ao Longo do Semestre contempla atividades que abrangem diferentes aspetos do processo da escrita técnica e científica, incluindo atividades de trabalho em grupo e individual:
Atividades em grupo (70%) [os estudantes são organizados em grupos de 4 elementos, constituídos de forma aleatória].
1- Discussões em grupo com estudos de caso (20%):
Descrição: cada grupo recebe um estudo de caso para analisar, devendo identificar o tipo de texto; o(s) problema(s) de investigação, as hipóteses, metodologias utilizadas e fontes de dados. Os resultados do trabalho realizado são apresentados em sala aos colegas(Tempo/grupo: apresentação- 3 min.; debate- 5 min.).
Avaliação (oral): baseada na participação ativa, na qualidade da análise e na clareza da apresentação.
2 - Exercícios de pesquisa e aplicação das normas APA (20%).
Descrição: Os estudantes realizam exercícios práticos de pesquisa em contexto (temático) de referências bibliográficas, de formatação das mesmas e citação segundo as Normas APA. Avaliação (trabalho escrito a submeter no moodle): Os exercícios serão corrigidos e avaliados com base na precisão e conformidade com as Normas APA.
3 - Simulações de Apresentações de Projetos (30%):
Descrição: os grupos elegem um tema e criam um projeto fictício seguindo a estrutura de um relatório técnico ou texto científico, fazendo uma apresentação do seu projeto em sala de aula (Tempo/grupo: apresentação 3 min.; debate: 5 min.). O trabalho é depois revisto seguindo os comentários.
Avaliação: (Componente oral e conteúdos em suporte escrito/digital a submeter no moodle): organização, conteúdo, uso correto da estrutura e procedimentos do trabalho académico, capacidade de resposta às perguntas colocadas por colegas e docente.
Atividades individuais (30%):
1 - Resumo de artigo científico (20%).
Descrição: Cada estudante deverá ler e resumir um artigo científico.
Avaliação: Os resumos realizados presencialmente em aula, serão avaliados na sua capacidade de identificação e síntese dos elementos essenciais do texto.
2 - Participação nas atividades ao longo do semestre (10%).
Descrição: esta componente visa aferir os contributos específicos de cada estudante nas atividades realizadas ao longo do semestre. Avaliação: Intervenções em sala de aula; pertinência dos contributos específicos do estudante nos debates; relação colaborativa com os colegas. Para fazer a avaliação ao longo do semestre, o estudante deve estar presente em 80% das aulas ter mais de 7 (sete) valores em cada uma das avaliações. Havendo dúvidas sobre a participação nas atividades realizadas, o docente pode solicitar uma discussão oral. Avaliação final: Teste escrito presencial (100%).

Obj de Aprendizagem
OA1: Explorar como o PC é essencial em decisões informadas, resolução de problemas e desenvolvimento de argumentos sólidos no contexto académico e profissional. Identificar situações onde é aplicado.
OA2: Estudar os componentes básicos de um argumento e como se combinam em argumentos complexos. Distinguir entre tipos de argumentos.
OA3: Desenvolver habilidades para decompor argumentos, analisando criticamente textos e discursos, identificando pontos fortes e fracos.
OA4: Aprender a identificar falácias lógicas e erros comuns do dia a dia. Reconhecer e corrigir erros em argumentos, melhorando a precisão do discurso.
OA5: Desenvolver critérios para avaliar a qualidade de argumentos e textos argumentativos, considerando coerência, relevância, evidência e eficácia em diversos contextos.
OA6: Praticar a construção de argumentos sólidos em debates orais e textos escritos. Formular e apresentar argumentos claros e estruturados, adaptando-os ao público e contexto.

CP1. Definição e importância do pensamento crítico (PC)
• Aplicações do PC na vida académica e profissional
• Benefícios do PC para a tomada de decisões e resolução de problemas
CP2. Estrutura básica de um argumento: premissas e conclusão
• Diferença entre argumentos simples e complexos
• Ex de argumentos simples e complexos
CP3. Métodos de análise de argumentos
• Avaliação da validade das premissas
• Identificação de pressupostos e implicações
CP4. Falácias Lógicas e Erros Comuns
• Definição de falácias lógicas
• Tipos comuns de falácias (ex: apelo à autoridade, falsa dicotomia)
• Reconhecimento de falácias em discursos quotidianos
• Estratégias para evitar falácias
CP5. Critérios para avaliar a qualidade de argumentos
• Coerência, relevância e evidência
• Análise crítica de textos
CP6. Construção de Argumentos
• Criar argumentos sólidos e persuasivos
• Prática de construção de argumentos em diferentes contextos
CP7. Aplicações Práticas do PC
• Exercício de debate

A avaliação ao longo do semestre é feita através da exposição, exercícios debate, leituras, discussões de casos (em pequenos grupos).
A participação ativa nos trabalhos a realizar nas aulas práticas é expectável e obedece aos seguintes critérios:
Assiduidade/participação - Exercicios em aula + debate em grupo (com um minimo de 80% de presenças) assiduidade 5%, participação 5%, debate 15% (total 25%)
TPCs- 15% (1 TPC - 5% + 1 TPC - 10%) = 15%
Trab. Final (60%)

– Para concluir com sucesso a avaliação ao longo do semestre os estudante não podem ter menos de 7 valores em nenhuma das componentes de avaliação assinaladas
Épocas de Exames
Trabalho Escrito -100%
Ainda que não seja recomendado, é possível optar pela avaliação por exame, esta a avaliação pode ainda implicar, por decisão do/a docente, uma discussão oral (a realizar-se, esta componente oral tem um peso na avaliação final de 40%).

Pedro Ramos

Sérgio Moro

1. Implementar soluções de armazenamento de dados em suporte distribuído e tolerantes a falhas;
2. Manipulação e extracção de grandes quantidades de informação de bases de dados não estruturadas;
3. Desenvolver aptidões sociais (soft skills), nomeadamente Resolução de Problemas, Trabalho de Equipe e Colaboração e Observação Crítica

1. Introdução às Bases de Dados Não Relacionais;
2. Redundância para gerir tolerância a falhas;
3. Distribuição de Dados para gerir grandes volumes de informação;
4. Introdução ao MongoDB;.
5. Desenho de Bases de Dados no MongoDB;
6. Manipulação de estruturas JSON;
7. Extracção de dados no MongoDB.

A avaliação ao longo do semestre é feita através de teste escrito (nota mínima 7.5 valores) que ocorre na mesma data do exame de 1.ª época e que vale 70% da nota e um trabalho de grupo, 30% da nota ((nota mínima 7.5 valores)), a entregar na última semana de aulas. Alternativamente existe a avaliação por exame. (época 1, época 2 e época especial).

Teresa Calapez

Afonso Fernandes Ribeiro Moniz Moreira

Objetivos de aprendizagem (OA) a desenvolver
OA1: Consolidar a utilização do software R, em ambiente Rstudio
OA2: Saber calcular probabilidades em vários contextos, incluindo por simulação
OA3: Conhecer os modelos de comportamento probabilístico mais usuais
OA4: Saber ajustar modelos probabilísticos
OA5: Compreender os princípios da inferência estatística
OA6: Saber escolher o método inferencial mais apropriado a cada situação

CP1. Teoria das probabilidades: definições, axiomas, probabilidade condicional, probabilidade total e fórmula de Bayes.
CP2. Variáveis aleatórias (VA) univariadas: f.de probabilidade e densidade, f. distribuição, parâmetros caracterizadores.
CP3. VA univariadas comummente utilizadas: características, propriedades e cálculo de probabilidades. Simulação de observações de v.a. com diferentes distribuições.
CP4. VA bi e multivariadas: f. probabilidade e densidade conjunta, f.de distribuição conjunta, covariância, correlação. Independência entre variáveis aleatórias. Distribuição conjunta de uma amostra aleatória simples.
CP5. Distribuições de amostragem: teorema do limite central e distribuições derivadas da Normal
CP6. Estimação de parâmetros: estimação pontual, propriedades dos estimadores, método de máxima verosimilhança, estimação por intervalos.
CP7. Ensaios de hipóteses: racional, probabilidade de significância. Teste para uma e duas médias; teste do qui-quadrado de independência.

Avaliação ao longo do semestre
Trabalhos de casa: 10 pequenos exercícios (um por semana de aulas, aproximadamente). Consideram-se para a nota os 8 melhores, que valem no total 15% da nota final
Um TPC não entregue é cotado com 0. Nota final do instrumento: média simples das cotações (em %) de cada TPC * 20
2. Um teste teórico-interpretativo intermédio, peso 30%, sem nota mínima
3. Um teste teórico-interpretativo final, peso 30%, nota mínima 9 em 20
4. Um teste pratico em R final, peso 25%, nota minima 7

Avaliação por exame: dois instrumentos
Um teste teórico interpretativo final, peso 60%, nota mínima 9
Um teste pratico em R final, peso 40%, nota minima 7
Dispensa de realização de algum dos instrumentos de exame: ver observações

Condição de aprovação (qualquer um dos regimes): Média final ponderada, arredondada à unidades, de pelo menos 10

Pedro Ramos

Sérgio Moro

O1: Desenvolver mecanismos de Abstracção;
O2: Desenvolver estruturação de informação;
O3: Desenvolver capacidade de utilizar eficazmente extrair informação de bases de dados.

P1 - Desenho de esquemas relacionais
P1.2 Modelo relacional;
P1.2.1 Relações e chaves primárias
P1.2.2 Chaves estrangeiras e regras de integridade
P1.2.3 Optimizações e índices
P1.2.5 Transacções e concorrência
P2 Linguagem S.Q.L
P2.1 Querys Simples;
P2.2 Funções de Agregação;
P2.3 SubQuerys;
P2.4 Triggers e Stored Procedures;

A avaliação é feita através exame escrito: 1ªépoca , ou 2ª época 2 ou época especial.

Mafalda de Ponte

Ricardo Noutel de Matos Correia

OA1: Caracterizar os principais métodos analíticos não supervisionados
OA2: Utilizar R no contexto dos métodos não supervisionados
OA3: Avaliar, validar e interpretar os resultados

CP1: Introdução aos métodos de aprendizagem não supervisionada
CP2: Técnicas de redução da dimensionalidade dos dados
- Análise em componentes principais (ACP)
- Aplicações com R
CP3: Técnicas de clustering:
- Métodos hierárquicos
- Métodos partitivos
- Mapas self-organizing
- Métodos probabilísticos
- Qualidade e validação de soluções de clustering
- Aplicações com R
CP4: Estudos de caso

Os estudantes podem optar por Avaliação ao longo do semestre ou Exame Final.
AVALIAÇÃO AO LONGO DO SEMESTRE:
- trabalho de grupo com nota mínima de 8 valores (50%)
- teste individual com nota mínima 8 valores (50%)
A aprovação requer uma frequência mínima de 80% das aulas e nota mínima de 10.
EXAME:
O Exame Final corresponde a um exame escrito. Os alunos devem obter uma nota mínima de 10 para passar.

Nuno David

Saul Leite

Secundino Domingos Marques Lopes

OA1. Reconhecer os principais problemas de segurança em sistemas baseados em software, respetivas causas e consequências.
OA2. Identificar e descrever os serviços de segurança necessários para implementar uma determinada política de proteção da informação com base em análise de risco.
OA3. Conhecer os quadros regulatórios nos domínios da proteção de dados pessoais e da vida privada, com especial foco no Regulamento Geral de Proteção de Dados.
OA4. Refletir ética e criticamente sobre as implicações das tecnologias e do tratamento de dados nos indivíduos e na sociedade, abordando os decorrentes desafios que se colocam nos domínios da segurança da informação, da proteção de dados pessoais e da privacidade.

CP1. Segurança da Informação: Fundamentos de segurança – segurança dos dados; Vulnerabilidades e ameaças em segurança; IRM – Information Risk Management; Criptografia e PKI.
CP2. Privacidade e proteção de dados pessoais: O RGPD e a Lei 58/2019; Técnicas de anonimização e pseudonimização.
CP3. Ética: A ética e o desenvolvimento tecnológico; Ética na computação; Ética normativa e estudo de caso: Os desafios da IA e o Regulamento de Inteligência Artificial.

A avaliação é ao longo do semestre ou por exame.

A avaliação ao longo do semestre inclui:
- 1º teste individual (33,5%) [CP1]
- 2º teste individual (33,5%) [CP2]
- Trabalho em grupo (31,0%) [CP3]
- A assiduidade do aluno nas aulas (2%) [CP3]. Para obter 100% na componente de assiduidade, o aluno deve frequentar um mínimo de 70% das aulas do módulo de ética [CP3].

Cada um dos testes e o trabalho em grupo tem classificação mínima de 7 valores.

Exame final em 1º e 2º época para quem não for aprovado por avaliação ao longo do semestre [CP1, CP2, CP3]

Maria da Conceição Figueiredo

Pedro Nogueira Serrasqueiro

OA1. Entender a correlação entre variáveis, o modelo de regressão linear simples e múltipla
OA2. Métodos de estimação dos parâmetros (OLS e ML)
OA3. Análise dos pressupostos do modelo de regressão, testes de hipótese e diagnóstico.
OA4. Operador lag, estacionaridade, teste de raiz unitária, outliers e variáveis dummy, modelos ARIMA.
OA5. Extensões do modelo de regressão linear: modelos não-lineares e dinâmicos.
OA6. Programação básica e computação com R e Python.
OA7. Aplicação dos conceitos estudados; conjunto de treino/teste e previsão, extracção de informação e valor para dados do mundo real.

P1. Modelos de Regressão
P1.1. Correlação
P1.2. Regressão linear simples
P1.3. Regressão linear múltipla
P2. Estimação e inferência, OLS e ML
P3. Pressupostos dos resíduos
P3.1. Testes de hipótese e diagnóstico
P3.2. Casos práticos
P4. Modelos ARMA/ARIMA/SARIMAX
P4.1. Operador lag, estacionaridade, teste de raiz unitária, outliers, variáveis dummy
P4.2. Ruído Branco, Modelos ARMA, ARIMA, SARIMAX
P4.3. Metodologia de Box-Jenkins, Previsão
P5. Extensões do modelo clássico de regressão
P5.1. Regressão não-linear
P5.2. Casos práticos
P6. Programação básica e computação com R
P7. Aplicações para dados e situações reais
P7.1. Conjunto treino/teste, previsão e forecasting
P7.2. Casos práticos

A avaliação ao longo do semestre inclui a realização de:
a) Trabalho de grupo com ponderação de 40%, com possibilidade de discussão caso os docentes considerem necessário. A nota mínima do trabalho é de 10 valores.
b)Teste individual com ponderação de 60% com nota mínima de 8,5 valores
Avaliação por exame: exame individual que inclui a matéria toda com nota mínima de 10 valores (nota arredondada às unidades).
O teste individual e o exame serão realizados sem consulta de folhas de apoio, livros ou outros materiais, não sendo permitida a utilização de calculadoras gráficas nem de telemóveis; apenas podem consultar o formulário e tabelas disponibilizados no Moodle para o efeito.

Anabela Costa

Ana Catarina Nunes

OA1: Compreender os métodos de aprendizagem supervisionada: âmbitos de aplicação e procedimentos
OA2: Utilizar software R para realizar as análises de dados
OA3: Avaliar e interpretar os resultados das análises de dados

CP1: Sobre Aprendizagem Supervisionada
Tipologias
Dados para aprendizagem
Funções objetivo
Avaliação e seleção de modelos
Notas sobre inferência estatística
CP2: Métodos de Regressão
K- Nearest Neighbor
Árvores de Regressão (algoritmo CART)
CP3: Métodos de Classificação
Naive Bayes
K-Nearest-Neighbor
Regressão Logística
Árvores de Classificação (algoritmo CART)

A avaliação da Unidade Curricular pode ser feita recorrendo à Avaliação ao Longo do Semestre ou à Avaliação por Exame.

AVALIAÇÃO AO LONGO DO SEMESTRE:
- quiz online realizado em grupo (40%) com nota mínima de 9 valores
- teste individual (60%) com nota mínima 9 valores.
A aprovação requer nota mínima de 10 valores.

AVALIAÇÃO POR EXAME:
1ª parte - teste individual (60%)
2ª parte - teste individual online com análises de dados efetuadas com a ferramenta de software R usada nas aulas (40%).
Os alunos devem obter uma nota mínima de 9 valores em cada parte do exame e nota mínima (ponderada) de 10 valores para aprovação.

Escala 0-20

Anabela Costa

Mafalda de Ponte

Objectivos de aprendizagem (OA):
OA1- Discutir os desafios enfrentados em problemas reais de otimização, nomeadamente nos de grande dimensão
OA2 - Explicar e discutir as metodologias disponíveis para resolver problemas de otimização difíceis
OA3 - Formular e especificar métodos de solução eficazes para resolver problemas de otimização
OA4 - Usar ferramentas avançadas para resolver problemas de otimização

Conteúdos programáticos (CP):
CP1. OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO
1.1. Conceitos básicos
1.2. Metodologias
CP2. METAHEURÍSTICAS
2.1. Conceitos e terminologia
2.2. Algoritmos com uma única solução inicial
2.3. Algoritmos Genéticos

AVALIAÇÃO de 1ª ÉPOCA
Na 1ª Época, a avaliação da Unidade Curricular pode ser feita recorrendo à Avaliação ao Longo do Semestre ou à realização de um Projeto Individual.

--> AVALIAÇÃO AO LONGO DO SEMESTRE
- Trabalho Individual (30%): nota mínima igual a 8 valores;
- Projeto de Grupo (70%) : escrita de relatório e código (45%) + apresentação oral (10%) + teste individual (15%).

CONDIÇÕES ASSOCIADAS À AVALIAÇÃO AO LONGO DO SEMESTRE:
(i) Número máximo de estudantes que podem constituir um grupo de trabalho: 5;
(ii) O estudante tem de participar em todos os momentos da avaliação ao longo do semestre.

--> AVALIAÇÃO ATRAVÉS DA REALIZAÇÃO DE UM PROJETO INDIVIDUAL (100%)

AVALIAÇÃO de 2ª ÉPOCA
Na 2ª Época, a avaliação da Unidade Curricular é feita através da realização de um Projeto Individual (100%).

Em ambas as épocas, o aluno pode ser sujeito a exame oral mesmo que classificação final >= 9,5 valores.

Escala 0-20

João Pedro Oliveira

Adriano Martins Lopes

Antonio Sergio Simoes

No final da UC os alunos deverão ser capazes de:
OA1: compreender e conhecer as principais plataformas para processamento de grandes quantidades de informação
OA2: compreender e saber aplicar os modelos de programação/computação distribuídos
OA3: compreender as etapas associadas a um projeto de machine learning para grandes quantidades de informação
OA4: saber aplicar técnicas de redução de dimensionalidade
OA5: aplicar técnicas de aprendizagem supervisionada ou não supervisionada em problemas de grande dimensão

CP1: Plataformas computacionais para big data
CP2: Pipeline de machine learning para big data
CP3: Redução de dimensionalidade
CP4: Aprendizagem supervisionada/não supervisionada para larga escala
CP5: Casos de estudo: PageRank e Sistemas de Recomendação

Esta UC contempla as seguintes modalidades de avaliação: (1) avaliação ao longo do semestre; (2) avaliação por exame.

(1) Avaliação ao longo do semestre
A nota final é composta por:
• Teste escrito individual (70%), com nota mínima de 8,0;
• Trabalho de grupo (30%).
O trabalho de grupo tem uma entrega intercalar que contará 30% e uma entrega no final do semestre que contará 70%. Quem não entregar a parte correspondente à entrega intercalar passa automaticamente para a modalidade de avaliação por exame.

O trabalho terá uma apresentação/discussão oral sendo a nota final individual.

(2) avaliação por exame
A nota final será a obtida num único exame escrito, incluindo o exame de época especial.