Disciplina: Ciência de Dados II
Créditos: 4
Ementa
Introdução à Ciência de Dados: Conceitos e Aplicações em Ciência, Tecnologia e Inovação (Business Intelligence, Business Analytics, Big Data, entre outros tópicos). Planejamento: Abordagens para fundamentar as escolhas sobre os dados e técnicas a serem utilizadas. Técnicas de Análise de dados: Análise de Regressão e Classificação, Análise de Componentes Principais e Fatorial, Análise de Agrupamento, entre outras técnicas.
Bibliografia
- ASSUNÇÃO, R. Fundamentos Estatísticos de Ciência dos Dados. 2017. Disponível em: https://homepages.dcc.ufmg.br/~assuncao/EstatCC/FECD.pdf
- CHARNET, R.; FREIRE, C. A. L.; CHARNET, E. M. R.; BONVINO, H. Análise de modelos de regressão linear com aplicações. 2ª ed. Campinas: Editora Unicamp, 2008.
- DRAPER, N. R.; SMITH, H. A. Applied regression analysis. 3ª ed. New York: John Wiley "&" Sons, 1998.
- HAIR JR., J. F., ANDERSON, R. E., TATHAM, R. C., BLACK, W. C. Análise Multivariada de Dados. 5ª. edição. Porto Alegre: Bookman, 2005.
- JOHNSON, R. A., WICHERN, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. 5th edition. Upper-Saddle River: Prentice Hall, 2002.
- WICKHAM, HADLEY; GROLEMUND, GARRETT. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. 1st ed. O'Reilly Media, 2017.
Corpo Docente