Objetivo:

Aprender as principais técnicas usados por cientistas de dados para projetar soluções de problemas por meio de análise de dados, com foco nos dados disponíveis. Essa etapa ocorre, em geral, antes de que a construção de modelos formais sejam desenvolvidos. Os resultados obtidos durante a análise exploratória podem ser utilizados para guiar a construção de modelos, reduzindo o conjunto de hipóteses que podem ser verificadas utilizando os dados disponíveis.

Tópicos:

• Análise descritiva de dados
• Análise de Correlação
• Análise de Variância
• Identificação de outliers
• Redução de dimensionalidade
• SVD e PCA
• Gráficos exploratórios

Duração:

Aula Teórica Presencial: 1 Semana (8h). Dois encontros de 4 horas.
Projetos individuais da disciplina: 32 h

Audiência:

Estudantes Graduados em Ciência da Computação ou áreas correlatas.

Bibliografia:

Tukey, J.W., 1977. Exploratory Data Analysis, Edição: 1. ed. Pearson, Reading, Mass.

Daniel Gomes Ferrari, L.N. de C.S., 2017. Introdução a mineração de dados, 1st ed. SARAIVA.