Currículo
Métodos Analíticos em Big Data (6ects) 03638
Contextos
Groupo: Métodos Analíticos para Gestão > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
OA1. Perceber o que é Big Data e as suas principais implicações para as organizações OA2. Aplicar modelos analíticos em Big Data OA3. Avaliar soluções analíticas de Big Data
Programa
CP1. Big Data: Introdução, Desafios, Tendências e Aplicações ao Negócio CP2. Características do Big Data: os V's do Big Data CP3. As Tecnologias do Big Data CP4. Análise de Streams e Modelos Analíticos para Big Data CP5. Casos de negócio com problemas e soluções analíticas de Big Data
Método de Avaliação
1. Avaliação ao longo do semestre: a) Trabalho de grupo com apresentação (50%). (OA 2, 3); b) Teste individual (50%). (OA 1, 3); A aprovação em avaliação ao longo do semestre exige: - presença em, pelo menos, 75% das aulas; - nota mínima de 7,5 valores para cada um dos elementos de avaliação; - classificação final mínima de 10 valores. 2. Avaliação por exame: Teste individual (50%) e Trabalho individual com apresentação (50%). A aprovação em avaliação por exame exige: - nota mínima de 10 valores para cada um dos elementos de avaliação; - classificação final mínima de 10 valores.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 125.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Bahga, A. & Madisetti, V. (2016). Big Data Science & Analytics: A Hands-On Approach. VPT. Li, K. C., Jiang, H., Yang, L. T., & Cuzzocrea, A. (2015). Big data: Algorithms, analytics, and applications. CRC Press. Leskovec, J., Rajaraman, A. & Ullman, J.D. (2020). Mining of Massive Datasets. 3rd Edition, Cambridge University Press. Melcher, K. & Silipo, R. (2020) Codeless Deep Learning with KNIME. Packt Publishing.:
Secundária
- Berthold, M.R., Borgelt, C., Höppner, F., Klawonn, F. & Silipo, R. (2020). Guide to Intelligent Data Science: How to Intelligently Make Use of Real Data. 2nd Edition, Springer International Publishing. Marz, N. & Warren, J. (2015). Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems. Manning Publications. Ryza, S., Laserson, U., Owen, S., & Wills, J. (2015). Advanced Analytics with Spark: Patterns for Learning from Data at Scale. O'Reilly Media.: