Aprofundar a experiência do aluno na prática em Ciência de Dados e criar as competências necessárias para seu futuro desempenho profissional.
Projeto prático em Ciência de Dados, com desenvolvimento de solução, apresentação e relato oral e escrito sobre a solução.
Projeto prático em Ciência de Dados, em grupo (usando-se metodologias ativas de aprendizado, como Problem-Based Learning ou Team-Based Learning), integrando bases de dados, técnicas correntes e problemas do mercado e da academia, passando por todas as etapas da Ciência de Dados, com apresentação oral, preparação de relatório escrito e entrega da solução desenvolvida. Atividades de extensão: Os alunos organizam uma série de apresentações sobre os problemas abordados na disciplina, se encarregando da divulgação das palestras para a comunidade em geral. A carga horária de atividades de extensão corresponde a 75 horas.
-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.