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Atividade
| 126621 - Fundamentos de Data Science e Inteligência Artificial |
| Período da turma: | 07/04/2025 a 04/05/2025
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| Descrição: | 1. Conceitos básicos e importância da Data Science
2. Ciclo de vida de projetos de Data Science 3. Tipos de dados e técnicas de exploração de dados 4. Histórico e evolução da IA 5. Conceitos e tipos de IA (supervisionada, não supervisionada, e por reforço) 6. Principais algoritmos de IA e suas aplicações 7. Ambientes de desenvolvimento (Python, R, Jupyter Notebooks) 8. Bibliotecas e frameworks (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, Keras) 9. Computação em nuvem e bancos de dados (SQL e NoSQL) 10. Ferramentas de visualização de dados (Matplotlib, Seaborn, Tableau) Bibliografia: SALTZ, Jeffrey S.; STANTON, Jeffrey M. An Introduction to Data Science. Thousand Oaks: Sage Publications, 2017. MOREIRA, João; FERREIRA, André Carlos Ponce de Leon; HORVÁTH, Tomáš. A General Introduction to Data Analytics. Hoboken: Wiley, 2019. O'NEIL, Cathy; SCHUTT, Rachel. Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline. O'Reilly Media, 2014. FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; CARVALHO, A. C. P. L. F. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 1. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2011. |
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| Carga Horária: |
24 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 560 | ||||
| Ministrantes: |
Rafael de Vasconcelos Xavier Ferreira |
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