Sumários

Aula 02 - Ciclo de dados e ética

3 Outubro 2024, 14:30 Ana Rita Henrique Peixoto


- Questões éticas e impacto

- Ciclo de dados

Questões éticas e impacto; Ciclo de Dados.

3 Outubro 2024, 14:00 Fábio Marques Ferreira


Questões éticas e impacto; Ciclo de Dados.

Aula 02 - Ciclo de dados e ética

3 Outubro 2024, 11:00 Ana Rita Henrique Peixoto


- Questões éticas e impacto

- Ciclo de dados

Introdução à Ciência de Dados - Aula 02

3 Outubro 2024, 11:00 Martim Hernandez dos Santos


Introdução à Ética nos Dados: Discussão sobre os desafios éticos na ciência de dados, incluindo privacidade, segurança e transparência.

Big Data e os 3 Vs: Volume, Velocidade e Variedade como principais características. Adição de Veracidade e Valor como fatores adicionais a considerar. Enviesamento dos Dados (Bias):

Tipos de bias: intencional e não intencional. Exemplos de sampling bias eas  suas implicações na análise de dados.

Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD): Enquadramento jurídico e direitos dos cidadãos. Impacto do RGPD na proteção de dados e nas obrigações das empresas.

Ciclo de Dados na Ciência de Dados: Processo desde a recolha até a análise para tomada de decisão. Aplicações e importância de decisões orientadas por dados.

Introdução à Ciência de Dados - Aula 02

3 Outubro 2024, 09:00 Martim Hernandez dos Santos


Introdução à Ética nos Dados: Discussão sobre os desafios éticos na ciência de dados, incluindo privacidade, segurança e transparência.

Big Data e os 3 Vs: Volume, Velocidade e Variedade como principais características. Adição de Veracidade e Valor como fatores adicionais a considerar. Enviesamento dos Dados (Bias):

Tipos de bias: intencional e não intencional. Exemplos de sampling bias eas  suas implicações na análise de dados.

Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD): Enquadramento jurídico e direitos dos cidadãos. Impacto do RGPD na proteção de dados e nas obrigações das empresas.

Ciclo de Dados na Ciência de Dados: Processo desde a recolha até a análise para tomada de decisão. Aplicações e importância de decisões orientadas por dados.