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Objetivos
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Este curso foca-se no uso de técnicas analíticas avançadas para extração de conhecimento, em grande volume de dados, que podem incluir dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados, de diferentes fontes. Este curso tem como objetivo desenvolver competências para utilização eficaz de sistemas de dados em grande escala como suporte a tarefas de análise de dados.
Com este curso pretende-se que o estudante também adquira competências capazes de retirar padrões de comportamento e descobrir correlações desconhecidas. Para isso, são usados modelos preditivos, algoritmos inteligentes e análises realizadas por sistemas tecnológicos analíticos de grande desempenho que permitem processar, analisar e descobrir padrões nos dados. Pretende-se que com esta nova escala de dados que fornece níveis massivos de informações, os estudantes percebam como podem analisar e recolher conhecimento dos dados para apoio à tomada de decisões com qualidade acrescida. |
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Competências do curso
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No final do curso o estudante deve ser capaz de:
- Identificar diferentes arquitetura de dados e aplicar as corretas tecnologias associadas;
- Identificar e comparar diferentes sistemas tecnológicos de dados em larga escala (Spark, Hadoop, Atlas.ti, HPCC, Storm, entre outros relacionados);
- Aplicar conceitos fundamentais de programação, pensamento computacional e técnicas de análise de dados para resolver problemas de análise de dados;
- Identificar os principais conceitos do pensamento computacional e como recolher, limpar e consolidar conjuntos de dados em grande escala;
- Utilizar ferramentas e técnicas analíticas essenciais, incluindo mineração de dados e algoritmos de aprendizagem automática;
- Aplicar as principais tecnologias e técnicas, para analisar conjuntos de dados em grande escala.
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Saídas Profissionais
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Este curso não se destina a uma saída profissional, mas antes aumentar a competência na análise de dados, nomeadamente em grande volume de dados. |
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Infra-estruturas
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Os estudantes têm à sua disposição um vasto conjunto de infra-estruturas, quer de apoio, como é o caso da Biblioteca Central (com 200 postos de trabalho informático, aberta das 9 às 23 horas) e uma sala de estudo no próprio Departamento de Informática, quer específicas do curso, como são os laboratórios para aulas:
- 3 laboratórios para aulas práticas de software (com 30 computadores por sala)
- 1 laboratório para aulas práticas de hardware (sistemas digitais e arquitectura de computadores)
- 1 laboratório para aulas práticas de redes de computadores e Internet (com routers, switches, e cablagem em cobre e fibra óptica, e comunicações sem-fios).
Além disso os alunos têm acesso às infra-estruturas proporcionadas pelos vários grupos de investigação: ALLAB, IT-Covilhã, HULTIG, MediaLab, NetGNA, NMCG, Regain, Release, SEGAL, SociaLab.
Os alunos têm também acesso sem-fios permanente à Internet e aos seus serviços em todo o campus universitário, incluindo as residências universitárias. |