curso

Introdução à Data Science: Aplicações práticas com Python

Neste curso pretende-se explicar o que é a ciência dos dados. Ensinar quais são as principais categorias de aprendizagem automática. No curso será realizado um tutorial de como abordar um conjunto de dados, aplicar uma técnica de aprendizagem automática adequada e extrair conhecimento relativo aos dados iniciais.

Objetivos do curso

  • Introdução à ciência dos dados em Python;

  • Como preparar conjuntos de dados para aplicação de técnicas de aprendizagem automática utilizando as bibliotecas Numpy e Pandas;

  • Como fazer pré-processamento de informação através de limpeza de ruído ou dados desnecessários;

  • Como aplicar as técnicas de aprendizagem automática utilizando exemplos práticos, nomeadamente nas seguintes categorias:

      • Técnicas não supervisionadas quando não existem exemplos para aprender a categorizar;

      • Técnicas supervisionadas quando há um conjunto relevante de informação e do respetivo objetivo de aprendizagem;

  • Aplicação de redes neuronais utilizando um exemplo prático.

destinatários

Profissionais e académicos dos vários domínios de Engenharia Civil.

Os formandos devem ter:

  • Curiosidade na aplicação de técnicas de computação a conjuntos de dados provenientes das várias fontes de informação existentes nas mais diversas áreas da Engenharia Civil e Ambiente, tais como sensores, modelos de simulação, levantamentos estatísticos, entidades relevantes, satélites, camaras de vídeo, entre outras;

  • Conhecimento do ponto de vista de utilização ou, preferencialmente, bases sólidas com alguma linguagem de programação. Não é necessário que seja Python;

  • Bases matemáticas e algébricas para lidar matrizes e vectores, necessárias para estruturar os dados a utilizar durante a formação.


formador

Gonçalo de Jesus

Doutorado em Informática, Especialista em Engenharia Informática (Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, 2019) e licenciado em Engenharia Informática (Universidade de Coimbra, 2006), com 15 anos de experiência em sistemas de informação, tecnologias de monitorização e data science. É Investigador no LNEC, onde se juntou ao Grupo de Tecnologias de Informação em Água e Ambiente (GTI-DHA, LNEC) em 2007. Desde então, tem colaborado em vários projetos de investigação e inovação, tanto a nível nacional como internacional, relacionados com sistemas de informação sobre a água e quadros de gestão de previsões baseados na nuvem, como G-cast, pac:man, C-WOS, SI-GeA, PREPARED FP7, INTERREG SPRES, FLAD/NSF RealQual, projetos H2020 EOSC-hub, EGI-ACE e, mais recentemente, INTERREG Inundatio projeto europeu. É autor e coautor de mais de 60 publicações, incluindo 12 artigos em revistas indexadas.


programa

O curso será realizado online no dia 23/6/2022 das 12h30 - 16h00.

OUTROS CURSOS

A informação sobre outros cursos pode ser consultada aqui.

INSCRIÇÃO

As condições de participação e o formulário de inscrição no curso podem ser consultados aqui.