Currículo

Desenho de Projeto para Ciência de Dados DPCD

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

OA1. Definir e caracterizar um problema de investigação específico e explicar o seu contexto. OA2. Identificar questões de pesquisa que possibilitem um estabelecimento de um estado da arte em relação a um problema de investigação concreto. OA3. Avaliar e discutir criticamente os resultados obtidos pela pesquisa e revisão da literatura relacionada com o problema de investigação definido e que demonstre a relevância da investigação proposta. OA4. Identificar um conjunto de dados que possibilite a pesquisa da resposta ao problema definido. OA5. Conceber um processo de dados que permita responder às questões de investigação propostas. OA6. Comunicar eficazmente um trabalho de investigação e os seus resultados, através de relatórios técnicos escritos e apresentações visuais e orais.

Programa

CP1. Integridade e responsabilidades em investigação. CP2. Delimitação da temática e do campo de pesquisa. CP3. Definição do objecto, problemática e objectivos do estudo. CP4. Realização da revisão da literatura recorrendo a metodologias apropriadas. CP5. Realização de análises críticas de resultados: conteúdos e impactos. CP6. Metodologias de comunicação e disseminação científicas.

Método de Avaliação

A UC trabalha conceitos e métodos para o estabelecimento dos primeiros capítulos da dissertação de mestrado, pelo que não existe exame escrito a 100%. A avaliação consiste em: (a) apresentação individual do seu trabalho (70%), (b) documento entregável com estabelecimento do problema e objetivos de investigação, contextualização, questões e objetivos de investigação, revisão sistematizada da literatura e sua discussão, desenho e planeanento do projeto (30%).

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• > Schröer, C., Kruse, F., and Gómez, J. M. (2021). A systematic literature review on applying CRISP-DM process model. Procedia Computer Science, 181:526-534. > Saltz, J. S. (2021). "CRISP-DM for Data Science: Strengths, Weaknesses and Potential Next Steps," 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Orlando, FL, USA, pp. 2337-2344 > Blischak, J. D., Davenport, E. R., & Wilson, G. (2016). A Quick Introduction to Version Control with Git and GitHub. PLOS Computational Biology, 12(1). > Thomas, C. G. (2021). Research methodology and scientific writing. 2nd edition. Springer.:

Secundária

• > Perkel, J. M. (2018). A toolkit for data transparency takes shape. Nature, 560(7719), 513–515. > ALLEA - The European Code of Conduct for Research Integrity, European Union, URL: https://allea.org/code-of-conduct/ > RGPD - Regulamento Geral de Proteção de Dados, URL: https://gdpr-info.eu OU https://gdpr.eu > Artificial intelligence act, URL: https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2021/698792/EPRS_BRI(2021)698792_EN.pdf > Material de leitura a determinar ao longo das aulas e de acordo com os temas a tratar.:

Disciplinas de Execução