Programação Avançada para Ciência de Dados
Objetivos
Nesta disciplina o aluno vai iniciar, desenvolver, manter, colaborar e entregar um projeto de análise de pequeno a médio porte, como se fosse num ambiente corporativo.
Caracterização geral
Código
2612
Créditos
3.5
Professor responsável
Luís Manuel Rodrigues Guimarãis
Horas
Semanais - A disponibilizar brevemente
Totais - A disponibilizar brevemente
Idioma de ensino
Inglês
Pré-requisitos
n/a
Bibliografia
The replication crisis
Slides and tutorials to complement following documentation of libraries and frameworks:
Pep8
Flake8
Sphinx
Git
Python Testing : pytest .
Pip
Conda
Virtualenv
Data Lifecycle Management
Time series analysis (Class Notebooks)
Apache Spark
Método de ensino
Os alunos têm que trazer os seus laptops para as aulas. As aulas devem ser o principal canal de informação. Os temas serão abordados com exemplos práticos e demonstrações. Os materiais de aula serão executados em notebooks Jupyter quando possível. É altamente recomendado que os alunos instalem o Anaconda: https://www.anaconda.com/products/individual Devido a um forte componente de desenvolvimento de código na Unidade, a interface de linha de comando (CLI) será necessária.
Método de avaliação
Participação - 3 quizzes (20%)
Projeto de grupo (30%)
Exame final (50%)
Conteúdo
Conhecimentos e compreensão de Programming concepts
Reliability
Resilience
Durability
Scale