Ciência de Dados

Inteligência Competitiva

Projeto Integrador da Escola de Engenharia Mackenzie: Prof.s Cleber Guirelli, Newton Licciardi e Paulo Simões.

Multidisciplinar - participantes - Engenheirandos da área de Elétrica.

Ciencia de Dados I - Ex. Programação

1.o sem 2021

Ciência de Dados, Data Lakes, Phyton

Organização dos Grupos!!

Nota: Grupo VII - Wagner, Tiago e Lucas


Dia 28 --> Apresentação dos Grupos - Storytelling.

Apresentação (PI) Ciência de Dados - Apostila 1

Apostila 1 - Projeto Integrador Ciencia de Dados I V12.pdf

Apresentação (PI) Ciência de Dados - Apostila 2

Apostila 2 -- Projeto Integrador Ciencia de Dados com GRUPOSI V12d.pdf

Apresentação do Grupo I

Apresentação do Grupo II

Apresentação - GRUPO 2 - Python_g2_PI_v4.pptx

Apresentação do Grupo III (Funções e Métodos)

Apresentação - Grupo III Funções e Métodos.pptx

Apresentação do Grupo IV (Numpy)

Apresentação - Grupo IV Numpy - Apresentação.pptx
Apresentação Grupo V - Pandas - atualizado.pptx

Apresentação do Grupo V (Pandas)

Apresentação Matplotlib.pptx

Programa (ZIPADO) do encontro - Jupyter - https://drive.google.com/file/d/1U_y1oPemmmj3TzBxDeOptVMuqkduxWy7/view?usp=sharing

Apresentação do Grupo VII e VIII (Estruturas de Repetição e Lógicas)

Apresemtação GRUPO 7 - ESTRUTURA DE REPETIÇÃO.pptx

Ciências I - Encontros - Temática Sugerida

E1 (E = Encontro)

  • O que é Ciência de Dados (Prof. Cleber / Prof. Newton/ Prof. Paulo)

  • Data Lakes e a definição do Projeto (Prof. Cleber / Prof. Newton/ Prof. Paulo)

  • Linguagems SWs e Plataformas Recomendadas (Prof. Cleber / Prof. Newton/ Prof. Paulo)


E2

  • Dados, Informação e Conhecimento (Prof. Cleber / Prof. Newton/ Prof. Paulo)

  • Sistema de Informação (Prof. Cleber / Prof. Newton/ Prof. Paulo)

  • Ciencia de Dados: Disciplinas de acordo com Alex D. (Prof. Cleber / Prof. Newton/ Prof. Paulo)

  • Storytelling e Data Visualization

  • Logística para os encontros


E3 e E4

  • Gestão e Compartilhamento de Dados (e o Ciclo de Vida) (Prof. Cleber / Prof. Newton/ Prof. Paulo)

  • Análise de Dados (Prof. Cleber / Prof. Newton/ Prof. Paulo)


E5

  • Linguagem: Python - Introdução

(Curso Recomendado - Datacamp - Introduction to Data Visualization)

- IDEs: Pycharm, Spyder

- Python: Intel 2.7, Anaconda


E6

  • Matplotlib

  • Line plot, Scatter Plot, Histograms


E7

  • Numpy

- principais funções


E8

  • Pandas

  • Dictionaries, Dataframes, CSV


E9

  • Logic and Control


E10, E11, E12 ==> Apresentações das Pesquisas de Ciência de Dados e compartilhamento com o grupo

Atividades fora dos encontros - desenvolvimento do projeto do PI

O que é inteligência competitiva?

Atenção aos cientistas de dados com as Correlações Espúrias!

Bases de Dados - Kaggle

DICAS: Carregando Arquivos csv de links web

desenvolvido por Prof. Newton Licciardi

Apresentação do Grupo V (Pandas)