Disciplina Curricular
Análise e Visualização de Dados Complexos Agro- Ambientais AVDCAAmb
Mestrado Bolonha em Ciência de Dados em Agricultura, Alimentação, Floresta e Ambiente - M.CDAAFA 2022/2023
Contextos
Grupo: M.CDAAFA 2022/2023 > 2º Ciclo > Parte Escolar > OBRIGATÓRIAS
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Pretende-se que os alunos adquiram competências na utilização de diferentes ferramentas tecnológicas de análise de dados e sua visualização gráfica. Os alunos deverão adquirir aptidões ao nível da utilização de linguagens de programação para identificar, sumarizar e manipular diversos tipos de informação univariada contida num grande volume de dados. A consolidação e aquisição de novos conhecimentos teóricos e práticos de análise exploratória de dados multivariados e inferência estatística irão habilitar os alunos a formular hipóteses a partir de um determinado conjunto de dados, selecionar as metodologias mais corretas para a sua posterior análise inferencial, e transmitir a informação resultante através de técnicas de visualização gráfica de dados. A UC irá ainda dotar os alunos dos conhecimentos necessários para a execução de projetos que exigem o desenvolvimento de interfaces visuais para comunicar resultados, nomeadamente através de gráficos e mapas interativos.
Programa
1. Principais ferramentas de análise e visualização de dados em Python (Pandas, Plotly, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, geoplotlib). 2. Tipos de dados e identificação de variáveis. 3. Sumários estatísticos. 4. Distribuição empírica dos dados. 5. Padronização e transformação de dados. 6. Redução da dimensionalidade dos dados: métodos de ordenação multivariada. 7. Análise de correlação e regressão. 8. Princípios de design aplicados à visualização de informação. 9. Visualização gráfica uni, bi e multivariada. 10. Representações avançadas de informação. 11. Representação de dados espaciais. 12. Criação de painéis visuais interativos de informação (dashboards).
Métodos de ensino e avaliação
A metodologia de ensino incluirá três vertentes: Aulas com conteúdos essencialmente teóricos em que os conceitos são transmitidos de forma síncrona com exemplos práticos. Aulas com conteúdos essencialmente práticos em que os alunos acompanham o docente na execução dos diferentes passos da análise e visualização de dados com recurso a ambientes de execução de programação em python (por ex. Jupyter). As componentes numéricas de análise de dados são sempre suportadas pela componente de visualização. Trabalho autónomo, em que os alunos aplicam os conhecimentos, de forma autónoma, a problemas reais de contexto agro-ambiental. Avaliação: baseada na realização de pequenos exercícios práticos em grupo durante parte da aula e num trabalho individual ao longo do semestre que irá cobrir os vários conteúdos, sempre que possível abordando problemas reais nas áreas técnico-científicas de interesse dos alunos.