Open Data: Modos de Usar
Objetivos
O curso tem como principal objetivo o de oferecer uma introdução prática à recolha automatizada e organização de dados abertos, comummente conhecidos como open data, ao mesmo tempo que procura explorar algumas questões teóricas e éticas sobre o acesso aberto.
A componente teórica terá como objetivos:
- Introduzir os alunos à questão dos dados abertos, nomeadamente no que respeita aos dados governamentais e à ciência;
- Apresentar e discutir os limites dos dados abertos, bem como as suas implicações éticas.
- Apresentar os princípios de distribuição de dados abertos.
- A componente prática terá como objetivos:
- Introduzir os alunos à linguagem de programação em R, um software de acesso aberto amplamente utilizado para a recolha
- automatizada de dados, a sua gestão e análise.
- Desenvolver a capacidade de gestão, manipulação e transformação de dados com R.
- Desenvolver a capacidade de extração automática de dados a partir de fontes digitalizadas com R.
Caracterização geral
Código
02104625
Créditos
10.0
Professor responsável
A disponibilizar brevemente
Horas
Semanais - 4
Totais - 280
Idioma de ensino
Português
Pré-requisitos
A disponibilizar brevemente
Bibliografia
Kitchin, Rob (2014) The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and their consequences, SAGE Publications: Los Angeles.
Grolemund, Garret (2014) Hands-On Programming with R, O'Reilly Media: Cambridge.
Chang, Winston (2013) R Graphics Cookbook, O'Reilly Media: Cambridge.
Método de ensino
Este curso combinará aulas teóricas (30%) e práticas (70%), sendo estas últimas realizadas de modo a que cada aluno tenha acesso a um computador.
Método de avaliação
Método de Avaliação - Exercícios semanais (40%), Relatório final (60%)
Conteúdo
1. Dados abertos e sociedade contemporânea:
1.1. Definição e introdução aos dados abertos;
1.2. Dados abertos governamentais;
1.3. Dados abertos e a ciência.
2. Introdução à programação com R:
2.1. Linguagem orientada para objetos;
2.2. Operações básicas.
3. Gestão de dados com R:
3.1. Gestão de bases de dados;
3.2. Transformação de dados;
3.3. Análise gráfica de dados.
4. Extração automatizada de dados:
4.1. Extração a partir de fontes digitalizadas;
4.2. Extração a partir de website;
4.3. Extração de redes sociais.
5. Disponibilização de dados em acesso aberto.