Departamento de Informática (UM)

Ambientes e Linguagens de Programação para Ciência de Dados

15958 [L303N4]

Licenciatura em Ciência de Dados [CDADOS]

S1

Pedro Manuel Rangel Santos Henriques

Objetivos

O conteúdo programático desta UC foi pensado de forma a fornecer os conceitos básicos e as mais importantes estratégias atuais para lidar com a análise rigorosa e eficaz de grandes quantidades de dados.
Para isso incluiu informação sobre as estruturas de dados nativas do Python e sobre os algoritmos típicos para o manuseamento de cada estrutura. Complementarmente o programa ainda prevê a apresentação de bibliotecas especializadas para explorar dados e apresentar resultados.

Programa

1. Introdução à programação imperativa e orientada-a-objetos em Python.
2. Estrutura de Dados prédefinidas em Python: intervalo, tuplo, conjunto, lista, dicionário.
3. Manipulação de vetores, matrizes e arrays .
4. Criação, visualização e manipulação de data frames.
5. Manipulação de dados categóricos, numéricos, texto e datas.
6. Gráficos e visualização de dados.

Bibliografia

Albon, C. (2018). Machine learning with python cookbook: Practical solutions from preprocessing to deep learning. O'Reilly.
McKinney, W. (2017) Python for Data Analysis, 2nd Edition O'Reilly.
Lott, S.F.(2020), Modern Python Cookbook - Second Edition, Packt Publishing.
Ernesto Costa (2015). Programação em Python -- Fundamentos e Resolução de Problemas, FCA-Editores de Informática Lda.

Resultados da aprendizagem

No final desta UC o aluno deverá ser capaz de programar dentro do paradigma imperativo usando Python e suas bibliotecas especializadas em tratamento de dados. Nomeadamente adquirir conhecimentos para:
- Resolver problemas de programação decompondo-os em problemas mais pequenos.
- Desenvolver e implementar algoritmos iterativos ou recursivos sobre as várias estruturas de dados modernas como tuplos, conjuntos, listas, árvores, grafos e dicionários.
- Desenvolver programas que manuseiem grandes quantidados, os analisem estatisticamente e apresentem os resultados graficamente.

Método de avaliação

A avaliação da aprendizagem envolve: um ou mais trabalhos de desenvolvimento experimental e escrito, a realizar em grupo dentro e fora da aula; um componente teórica escrita de carácter individual.
Tanto a componente individual como a componente de grupo têm limite de execução temporal bem definido, nunca excedendo o período letivo.
A classificação final é dada na forma:
- 40% da classificação provém da componente prática de grupo;
- 60% da classificação provém da componente individual.

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: Tiago João Fernandes Baptista; Dep.: DI; Horas: 30.
Turno: PL 1; Docente: Tiago João Fernandes Baptista; Dep.: DI; Horas: 30.