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Tópicos Avançados em Análise Inteligente de Dados
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[ms_accordion_item title=”Coordenadores” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]Hernâni Gonçalves 
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[ms_accordion style=”simple” type=”1″ class=”” id=””] [ms_accordion_item title=”Objetivos de aprendizagem” color=”#7b89b6″ background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
Esta unidade curricular (UC) pretende colocar os estudantes em contacto com tópicos avançados em análise inteligente de dados na área da saúde, proporcionando-lhes dessa forma um conhecimento actual e alargado do tema, o qual lhes será útil na utilização e/ou desenvolvimento deste tipo de metodologias.
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[ms_accordion style=”simple” type=”1″ class=”” id=””] [ms_accordion_item title=”Conteúdos programáticos” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
Os conteúdos abrangerão as diversas áreas da análise inteligente de dados, nomeadamente metodologias de visualização, pré-processamento, exploração e classificação de dados, proporcionando também a expansão dos conteúdos de outras UC relacionadas. A escolha dos tópicos será feita em cada edição desta unidade curricular, tendo em consideração não só o perfil e interesses dos alunos, como também os tópicos que no momento se considerem ser os mais relevantes na área.
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[ms_accordion_item title=”Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
Os conteúdos apresentados dotarão os estudantes dos conceitos necessários e suficientes para identificar o estado-da-arte e os avanços mais recentes em análise inteligente de dados na área da saúde, através da elaboração de um programa de seminários que serão lecionados por investigadores/peritos relacionados com cada um dos tópicos selecionados.
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[ms_accordion_item title=”Metodologias de ensino” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
A metodologia de ensino basear-se-á num conjunto de seminários com exposição teórica e discussão de tema, a qual permitirá que cada um dos oradores transmita também aspetos importantes decorrentes da sua experiência. A avaliação será realizada na forma de exame final (100%).
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[ms_accordion_item title=”Demonstração da coerência das metodologias de ensino com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
A exposição teórica em ambiente de seminário permite não só a transmissão aos estudantes dos tópicos em si, como também a interacção com cada um dos investigadores/peritos, proporcionando dessa forma a percepção de diferentes experiências e o desenvolvimento de competências e boas práticas na utilização e/ou desenvolvimento das metodologias de cada um dos tópicos.
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[ms_accordion_item title=”Bibliografia principal” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
Berthold, M., & Hand, D. J. (2003). Intelligent Data Analysis. Springer Berlin Heidelberg.
Berthold M. R., Borgelt, C., Höppner, F., & Klawonn, F. (2010). Guide to Intelligent Data Analysis. Springer-Verlag London.
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