O profissional de Engenharia precisa buscar meios de produção que permitam construir uma sociedade economicamente mais sustentável e centrada no ser humano, por meio da transformação digital em curso. Assim, objetiva-se apresentar os conceitos e técnicas de análises exploratórias e visualização de dados, reconhecimento de padrões e engenharia com grandes volumes de dados, os quais podem impactar diretamente o ser humano. Aprender os principais conceitos, características, procedimentos e recursos relacionados ao processo de Análise de Dados visando o Aprendizado de Máquinas. O estudante deverá compreender as principais ideias ligadas à ciência de dados e conduzir suas próprias modelagens em problemas práticos que se apresentam ao profissional de Engenharia de Produção.
Principais conceitos sobre digitalização e ciência de dados (Data Science), grandes volumes de dados (Big Data), análise e visualização de dados (D ata Analytics), Métodos estatísticos de ciência de dados, Conceitos gerais sobre Algoritmos e Métodos computacionais de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), e Engenharia de dados, contextualizados em ambientes práticos para o profissional de Engenharia de Produção.
1. A quarta revolução industrial, a transformação digital e suas implicações para o profissional de Engenharia de Produção; 2. O fluxo e a análise de dados (inteligência de dados); 3. Análise exploratória: noções gerais sobre visualização, limpeza, transformação e tratamento de dados para aplicações em sistemas produtivos; 4. Análise estatística de dados. Principais aspectos sobre (Data Mining, Estatística descritiva e inferência, testes de hipóteses) 5. Noções sobre modelos estatísticos para grandes volumes de dados (Regressão Linear, Regressão Logística, Análise Discriminante, K-vizinhos mais próximos, Árvores de Classificação, Indução de Regras, Redes Neurais, Previsão e Análise de Conglomerados); 6. Ferramentas para Análise de Dados, aplicadas à Engenharia de Produção 7. Introdução à Inteligência Artificial (IA); 8. Aprendizado de Máquinas (Machine Learning - ML); 9. Noções de técnicas de aprendizado com aplicações em Engenharia de Produção (redes neurais, algoritmos genéticos, aprendizado estatístico, árvores de decisão, Aprendizado supervisionado e não supervisionado; 10. Aplicações com Programação Computacional, para a Engenharia de Produção (Robôs e linguagem Python);
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