Sumários

Aula 03 - Tarefas em Ciência de Dados e CRISP-DM

10 Outubro 2024, 18:00 • Miguel Gonçalves Teodoro

Tarefas em Ciência de Dados e CRISP-DM

Aula 03 - Tarefas em Ciência de Dados e CRISP-DM

10 Outubro 2024, 14:30 • Ana Rita Henrique Peixoto

Tarefas em Ciência de Dados e CRISP-DM

10 Outubro 2024, 14:00 • Fábio Marques Ferreira

Tarefas em Ciência de Dados e CRISP-DM

Aula 03 - Introdução à Ciência de Dados

10 Outubro 2024, 11:00 • Martim Hernandez dos Santos

Machine Learning: Introdução aos tipos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada.

Tipos de Aprendizagem: Definição e exemplos de classificação, regressão, agrupamento (clustering) e deteção de anomalias.

Aprendizagem Supervisionada: Explicação do funcionamento de modelos preditivos usando dados rotulados e exemplos práticos.

Aprendizagem Não Supervisionada: Discussão sobre a identificação de padrões e estruturas em dados não classificados.

Metodologia CRISP-DM: Apresentação das seis etapas do ciclo — compreensão do negócio, compreensão dos dados, preparação dos dados, modelação, avaliação e implementação, com um exemplo de previsão de desempenho académico.

Aplicação Real: Exemplificação da aplicação da CRISP-DM numa universidade para prever o desempenho dos estudantes e definir planos de intervenção.

Aula 03 - Tarefas em Ciência de Dados e CRISP-DM

10 Outubro 2024, 11:00 • Ana Rita Henrique Peixoto

Tarefas em Ciência de Dados e CRISP-DM