Objectivos
OA1 - Conhecer as principais tecnologias de Big Data
OA2 - Desenvolver planos de soluções de armazenamento de dados em suporte distribuído e tolerantes a falhas
OA3 - Desenvolver competências de trabalho, nomeadamente Resolução de Problemas, observação crítica, trabalho em equipa e colaboração
OA4 - Explorar os principais algoritmos de aprendizagem automática
OA5 - Conhecer as potencialidades da aplicação de modelos de inteligência artificial com big data na administração
Programa
LO1 - Know the main Big Data technologies
OA2 - Develop plans for data storage solutions in distributed support and fault tolerant
LO3 - Develop work skills, namely Problem Solving, critical observation, teamwork and collaboration
OA4 - Explore the main machine learning algorithms
LO5 - Know the potential of the application of artificial intelligence models with big data in administration
Processo de Avaliação
Todas as atividades serão avaliadas com uma classificação até 20 valores, com o seguinte peso:
A1 - 10% Participação em atividades em rede
A2 - 5% Cumprimento de todas as atividades
A3 - 15% Questionários
A4 - 20 % Primeira proposta de projeto
A5 - 50% Proposta final de projeto
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Santos, M. Y., & Costa, C. (2020). Big data: concepts, warehousing, and analytics. FCA
Russell, S., & Norvig, P. (2002). Artificial intelligence: a modern approach.
Margetis, G., Ntoa, S., Antona, M., & Stephanidis, C. (2021). HUMAN?CENTERED DESIGN OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, Handbook of Human Factors and Ergonomics, 1085-1106.
MongoDb Homepage
NoSQL Database: New Era of Databases for Big data Analytics - Classification, Characteristics and Comparison, A B M Moniruzzaman, Syed Akhter Hossain, 2013 (https://arxiv.org/abs/1307.0191)
Bibliografia Opcional
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