|
|
Atividade
| 93910 - Introdução à Ciência de Dados usando Jupyter Notebook |
| Período da turma: | 14/01/2020 a 23/01/2020
|
||||
|
|
|||||
| Descrição: | Programa completo com ementa e referência bibliográfica:
A disciplina apresenta uma introdução à Ciência de Dados usando Jupyter Notebook. Conceitos básicos de como a ciência da computação e a modelagem matemática podem ser usadas para descoberta de conhecimento a partir de dados de são apresentados. Será dado um foco específico em técnicas de aprendizado de máquina para o reconhecimento de padrões usando a biblioteca SciKit-Learn. Experimentos de reconhecimento de padrões usando dados reais públicos serão realizados e analisados. Os conceitos e experimentos cobrem os seguintes tópicos: * formação, representação e visualização de conjuntos de treinamento; * extração de características * treinamento de classificadores * experimentos de classificação usando validação cruzada As aulas serão dadas em sala. Os programas escritos pelo professor durante a aula serão compartilhados com os alunos (Jupyter Notebook), que poderão estudar, analisar e replicar usando seus computadores pessoais. O uso de computadores pessoais como laptops e tablets em sala de aula é incentivado, embora não seja pré-requisito. Os interessados são incentivados a instalar e se familiarizar com o Pacote Anaconda (https://repo.continuum.io/) antes do curso. O pré-requisito é saber programar em Python, sendo desejável já ter cursado Álgebra Linear e Estatística em algum curso de graduação (Ciência da Computação, Matemática, Estatística, Física, Engenharias, etc.). BIBLIOGRAFIA BÁSICA: * Luciano da F. Costa & Roberto M. Cesar Jr, Shape classification and analysis: theory and practice (2nd Ed), Taylor & Francis, 2009 * Brad Miller e David Ranum, How to Think Like a Computer Scientist: Interactive Version, https://panda.ime.usp.br/pensepy/static/pensepy/ |
||||
| Carga Horária: |
8 horas |
||||
| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 50 | ||||
| Ministrantes: |
Roberto Marcondes Cesar Junior |
 voltar |
|
Créditos © 1999 - 2025 - Superintendência de Tecnologia da Informação/USP |