Programming for Data Science
Objectives
A definir.
General characterization
Code
100157
Credits
6.0
Responsible teacher
Flávio Luís Portas Pinheiro
Hours
Weekly - Available soon
Total - Available soon
Teaching language
Portuguese. If there are Erasmus students, classes will be taught in English
Prerequisites
A definir.
Bibliography
Lubanovic, Bill. Introducing Python: modern computing in simple packages. "O'Reilly Media, Inc.," 2014;
VanderPlas, Jake. Python data science handbook: essential tools for working with data. "O'Reilly Media, Inc.," 2016.
McKinney, Wes. Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. "O'Reilly Media, Inc.," 2012.
Grus, Joel. Data science from scratch: first principles with Python. "O'Reilly Media, Inc.," 2015
Teaching method
A unidade curricular baseia-se em aulas teórico-práticas com uma forte componente de aprendizagem activa. Em cada sessão os alunos serão expostos a novos conceitos e metodologias, casos de estudo, e a à resolução de exemplos. Actividades de aprendizagem activa (debatess, quizzes, MUD cards) servirão para promever uma atitude mais pro-activa do aluno na sala de aula, promovedo peer-teaching e incentivando à discussão. Actividades práticas num ambiente computacional aconteceram semanalente durante as aulas de laboratório
Evaluation method
Elementos de Avaliação:
EA1 Participação nas atividades da sala de aula (20%)
EA2 Trabalhos de Casa (40%)
EA3 Exame Prático (40%).
Subject matter
A unidade está organizada em quatro Unidades de Aprendizagem (UA):
UA1 - Introdução ao ambiente Python para Data Science
UA2 - Processamento e Análise de dados com Pandas
UA3 - Exploração do ecossistema Python mais adequado para Ciência de Dados
UA4 - Desenvolver um projecto de Data Science