Big Data e Modelos Computacionais para Marketing

Conhecimentos de Base Recomendados

NA

Métodos de Ensino

As aulas decorrerão em regime presencial. Componente expositiva, bem como análise e discussão de textos e materiais previamente disponibilizados, alguns dos quais serão apresentados pelos/as alunos/as.

Resultados de Aprendizagem

A unidade curricular visa fornece as ferramentas analíticas para ler e interpretar relatórios e análises de investigação utilizando técnicas computacionais complexas, para interagir com especialistas em análises de macrodados (big data).

Estágio(s)

Não

Programa

- Fontes de dados: classificação, métodos de recolha e ferramentas de análise
-Machine Learning, Deep Learning e Big Data Analytics
- Técnicas de análise descritiva
- Técnicas de análise local
- Técnicas de análise sem supervisão
- Técnicas de análise supervisionada
-Melhores práticas na aprendizagem de máquinas
-Melhores práticas em aprendizagem profunda para analistas de redes sociais
A unidade curricular passa ainda por discussões de casos de estudo e laboratórios de dados científicos.

Métodos de Avaliação

Avaliação
O regime de avaliação assenta nos critérios da Universidade de Pavia: 100.0%

Bibliografia

NA