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Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas
 
Astronomia
 
Disciplina: AGA0512 - Análise de Dados em Astronomia II
Data Analysis in Astronomy II

Créditos Aula: 2
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 30 h
Tipo: Semestral
Ativação: 15/07/2019 Desativação:

Objetivos
Disciplina destinada aos alunos do Bacharelado em Astronomia. Alunos do Bacharelado em Física poderão cursá-la como disciplina optativa. O objetivo é dar ao aluno uma introdução prática aos conceitos e métodos de análise de dados de uso corrente em Astronomia, fazendo uso da linguagem R.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
550220 - Eduardo Serra Cypriano
70187 - Laerte Sodre Junior
 
Programa Resumido
1. Redução de dimensionalidade 2. Estimativas de densidade e análise de aglomeração 3. Análise de séries temporais 4. Introdução ao aprendizado de máquina 5. Classificação 6. Redes de neurônios artificiais e deep learning
 
 
 
Programa
Esta disciplina aborda tópicos fundamentais da estatística aplicada à análise de dados astronômicos, com ênfase em métodos de "machine learning". 1. redução de dimensionalidade (PCA, ICA); 2. métodos paramétricos e não-paramétricos de busca de estruturas em dados (estimativas de densidade, análise de aglomeração); 3. análise de séries temporais (sinais periódicos e não-periódicos); 5. introdução ao aprendizado de máquina 5. classificação (vizinhos mais próximos, SVM, árvores de decisão); 6. redes de neurônios artificiais e deep learning
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas teóricas e práticas, com aplicações em problemas de Astronomia usando a linguagem R
Critério
Avaliação baseada em provas e listas de exercícios.
Norma de Recuperação
A recuperação será realizada de acordo com as normas estabelecidas pela Comissão de Graduação do IAG e seguindo o calendário definido pela USP para a segunda avaliação.
 
Bibliografia
     
- Numerical Recipes: the Art of Scientific Computing, Press, Teukolsky, Vetterling e Flannery, 2007 (3a. edição) - Bayesian Data Analysis, Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari e Rubin, 2014 (3a. edição) - Modern Statistical Methods for Astronomy: With R Applications , Feigelson & Babu, 2012 - Practical Statistics for Astronomers, Wall & Jenkins, 2012, 2a. edição - Data Analysis: a Bayesian Tutorial, Sivia & Skilling, 2006 - Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy, Ivezić, Connolly, VanderPlas & Gray, 2014
 

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