FEEC/CPG - Caderno de Horário (Oferecimento de Disciplinas) - CPG
Caderno Horário:
IA376 - Tópicos em Engenharia de Computação VII
Turma: M - Período: 1/2026 - Tipo Período: 1o. período letivo - Disciplina: 4 créditos.
Tema: Análise Visual em Ciência de Dados
Ementa: R e Python - gramática de gráficos; interface para análise de dados visual; percepção visual e cognição; estatística descritiva; preparação de dados (data wrangling); probabilidade; estatística de inferência; modelagem de dados; atividades práticas de análise de dados visual.
Bibliografia: (1) Rafael A. Irizarry. Introduction to Data Science: Data Wrangling and Visualization with R. Data Science Series. CRC Press. (https://rafalab.dfci.harvard.edu/dsbook-part-1/)
(2) Rafael A. Irizarry. Introduction to Data Science: Statistics and Prediction Algorithms Through Case Studies. Data Science Series. CRC Press (https://rafalab.dfci.harvard.edu/dsbook-part-2/)
(3) Chester Ismay and Albert Y. Kim. Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse. CRC Press. 2020.
(4) Wes McKinney. Python for Data Analysis (3rd Edition). https://wesmckinney.com/book.
(5) Colin Ware. Information Visualization: Perception for Design. 3rd. ed. Morgan Kaufmann. 2013.
(6) Textos de fontes diversas.
Forma Avaliação: Exercícios práticos (30%), 1 atividade com dados à escolha do aluno (30%) e 1 projeto final de tema livre (40%).
Obs.: Uso de laptop com R+RStudio, ou Python+Jupyter, instalados em aulas.
Ofertar para Graduação:
Sim Número Limite de Alunos de Graduação:
2
Aceita Estudante Especial:
Sim
Número de Alunos Total:
de 4 até 20
Mais informações:
Docente(s):
- Wu Shin Ting ( Matrícula: 246182 - e-mail: ting@dca.fee.unicamp.br - Ramal: 83795 )
Horário(s):
- quarta-feira das 14:00 às 18:00
Sala(s):
- PE33
Turma(s):
- M