Currículo
Computação para Economia e Ciências Empresariais CECE
Contextos
Groupo: Escola de Tecnologias e Arquitetura > Optativas > Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação > 2º Ciclo
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
OA1: Fazer um programa em Python que utilize variáveis, estruturas de controlo, listas e dicionários OA2: Utilizar a biblioteca numpy para criar e manipular vectores e matrizes OA3: Importar um ficheiro e calcular estatísticas sobre os seus dados OA4: importar, preparar e visualizar dados graficamente OA5: Criar um modelo preditivo e testar uma predição
Programa
Introdução Fundamentos CP1: Tipos, estruturas de dados, funções e objetos em Python CP2: Computação com arrays NumPy Análise e Visualização de Dados CP3: leitura, representação e gravação de dados CP4: Biblioteca Pandas e as suas principais estruturas de dados CP5: Agregação de dados, operações de grupo e Pivot tables CP6: Visualização gráfica de dados com matplotlib e seaborn Análise Estatística e Aprendizagem Automática CP7: Análise estatística e preditiva CP8: Introdução à Aprendizagem Automática: Estudo de caso
Método de Avaliação
Avaliação ao longo do semestre: Teste Intermédio (25%) + PROJETO (25%, individual) + Teste Final (50%, após o fim das aulas). Avaliação por exame: Teste individual (50%, cobrindo toda a matéria) + prova prática (50%, a realizar em computador). A avaliação por exame ocorre sempre que o estudante optar por esta modalidade ou não tenha obtido nota positiva na avaliação ao longo do semestre. Pode ser realizada na 1ª época, 2ª época ou época especial (Artº 14 do RGACC). A nota final do PROJETO é fixada para cada aluno através de uma prova oral e dependerá do código, documentação apresentada e do desempenho do aluno na oral. As perguntas dos testes podem envolver aspetos relativos ao trabalho. Nenhum dos componentes de avaliação requer um nota mínima.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 125.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- - Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (1st ed.) (2016). Jake VanderPlas. O'Reilly Media, Inc. - Ciência Dos Dados Nas Organizações - Aplicações Em Python (2017), José Braga de Vasconcelos e Alexandre Barão, FCA Editora.:
Secundária
- Making Sense of Data I: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining, Second Edition (2014). Glenn J. Myatt and Wayne P. Johnson. Published by John Wiley & Sons, Inc.: