Mestrado Bolonha em Engenharia e Gestão da Energia

Os alunos deverão ser capazes de: • Compreender os conceitos de estatística e de tratamento de dados por forma a serem usados em processamentos complexos de informação. • Conceber sistemas para automatização de processos de descoberta de conhecimento e sua comunicação empregando em cada etapa do processamento os algoritmos e metodologias de validação apropriados. • Conhecer as técnicas de reconhecimento de padrões frequentes e dados atípicos (outliers) em conjuntos de dados. • Identificar os dados sensíveis que podem ter restrições de tratamento e as técnicas de anonimização de dados que permitem a sua análise com preservação da privacidade. • Realizar tratamentos de dados em grande escala.

Mestrado Bolonha em Engenharia Informática e de Computadores - Taguspark

Mestrado Bolonha em Engenharia de Telecomunicações e Informática

Mestrado Bolonha em Engenharia Informática e de Computadores - Alameda

Mestrado Bolonha em Engenharia e Gestão Industrial

Minor em Sistemas e Métodos de Apoio à Decisão

Os estudantes devem ser capazes de compreender e aplicar o processo de descoberta de informação a dados tabulares e temporais, em todas as suas etapas. Em particular: 1. na exploração de dados através das técnicas básicas de descrição e visualização, 2. na aplicação de técnicas de aprendizagem de modelos de classificação, segmentação e descoberta de padrões, 3. na escolha das abordagens mais adequadas de preparação de dados de modo a melhorar o desempenho das técnicas de aprendizagem de modelos, 4. na avaliação do desempenho dos modelos e no reconhecimento do impacto de cada escolha efetuada. Ortogonalmente, os estudantes deve ser capazes de: 1. Compreender os desafios subjacentes à descoberta de informação em dados complexos e de grande escala, 2. Identificar dados sensíveis e que possam estar sujeitos a restrições de processamento, nomeadamente anonimização, de modo a garantir a preservação da privacidade da entidades.