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Informações da Disciplina

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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Matemática Aplicada e Estatística

Disciplina: SME0850 - Informação Profissional em Ciência de Dados

Professional Information in Data Science

Créditos Aula:	1
Créditos Trabalho:	1
Carga Horária Total:	45 h
Tipo:	Semestral
Ativação:	01/01/2024	Desativação:

Objetivos

Familiarizar o aluno ao curso e suas características, assim como apoiar o aluno por meio de atividades de tutoria acadêmica.

Docente(s) Responsável(eis)

	3455521 - Cibele Maria Russo Novelli
	6725830 - Katiane Silva Conceição
	57696 - Marinho Gomes de Andrade Filho

Programa Resumido

Visão geral do curso, suas características e aplicações. Tutoria acadêmica.

Programa

Informação profissional em Ciência de Dados: estrutura do curso, oportunidades na universidade, mercado de trabalho e aplicações de Ciência de Dados, com palestras convidadas ministradas pelos grupos de pesquisa envolvidos com a área. Ciência de Dados, ética e cidadania. Tutoria acadêmica.

Atividades de extensão: Os alunos organizam uma série de palestras de profissionais que atuam em ciência de dados, se encarregando da divulgação das palestras para a comunidade em geral.
A carga horária de atividades de extensão corresponde a 45 horas.

Avaliação

Método

Aulas expositivas e palestras convidadas. Exercícios e trabalhos práticos dentro e fora da classe. Aulas práticas.

Critério

Serão atribuídas notas aos trabalhos práticos e participação em discussões e palestras. A nota final será calculada pela média das notas obtidas pelo aluno no decorrer do semestre.

Norma de Recuperação

Para a aprovação pela recuperação (nota final < 5), deve-se usar este critério: (NP-2) / 5 * Mrec + 7 - NP, se Mrec >= 5; ou Max { NP, Mrec }, se Mrec < 5.

Bibliografia

-Cathy O'Neil, Rachel Schutt. (2014). Doing Data Science. Straight Talk from the Frontline. O'Reilly Media.
-Nina Zumel,‎ John Mount. (2014). Practical Data Science with R. Manning Publications.
-Faceli, Katti; Lorena, Ana Carolina; Gama, João ; de Carvalho, A. C. P. L. F. (2011). Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 1. ed. Rio de Janeiro: LTC.

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