Disciplina

Machine Learning

2.º SEMESTRE / PÓS-GRADUAÇÃO EM DATA SCIENCE PARA COMUNICAÇÃO E MARKETING

Objetivo geral:
Aplicação de técnicas analíticas para identificação de padrões de dados suportadas na inteligência artificial. Apresentar técnicas básicas de modelação de dados suportadas em modelos supervisionados de classificação e regressão.

Competências:
De modo a resolver um problema de Marketing ou Comunicação, o aluno deve ser capaz de escolher de entre vários algoritmos de aprendizagem supervisionada, qual o mais adequado a aplicar, bem como implementar técnicas analíticas que permitem a identificação de padrões de dados e interpretar a solução resultante.

Sugestão de conteúdos:
• Algoritmos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, tais como regressão linear e não linear, simples e múltipla, com variáveis categóricas, ou baseada em fatores, séries temporais, redes neuronais, árvores de classificação, técnicas de redução de dados (análise em componentes principais e correspondências), técnicas de clustering, conjoint analysis, market basket analysis, entre outros.

 

PROFESSOR RESPONSÁVEL:

Ricardo Galante

PROFESSOR(ES) QUE LECIONA(M):

André Ramos
Ricardo Galante
Rui Gonçalves