Big Data (BIGD)

Área

AC Matemática > UC Mestrados

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Nível

2º Ciclo (M)

Tipo

Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

Aula Teórica (T): 0.0 h/semana

Aula TeoricoPrática (TP): 3.0 h/semana

Trabalho Autónomo: 117.0 h/semestre

Créditos ECTS: 6.0

Objectivos

O objetivo deste curso é o de apresentar alguns algoritmos populares na análise de grandes volumes de dados, e as ferramentas necessárias para armazenamento, processamento e análise de dados num projecto de ?Big Data?.

Programa

Parte I ? Algoritmos para grandes volumes de dados (Big Data)
1. Introdução
2. Preparação de dados
3. Métodos de regressão supervisionados
4. Métodos de classificação supervisionados
5. Métodos não supervisionados
Parte II ? Infraestruturas para grandes volumes de dados (Big Data)
6. Armazenamento e processamento de dados
7. Tecnologias para grandes volumes de dados
8. Análise de dados computacional
9. Cloud Computing
10. Grande Volume de dados nas organizações

Metodologia de avaliação

Prova escrita.

Bibliografia

Principal