As técnicas de preparação de dados são uma parte importante da ciência de dados. Elas se referem ao conjunto de técnicas utilizadas para limpar, transformar e preparar os dados para análise e modelagem. Isso pode incluir técnicas como remoção de valores ausentes, normalização de variáveis, tratamento de dados duplicados e outliers, entre outras. Essas técnicas são importantes porque os dados na forma bruta geralmente não estão prontos para análise e modelagem. Eles podem conter erros, valores ausentes, outliers e outros problemas que podem afetar a qualidade e a precisão dos resultados. Portanto, as técnicas de preparação de dados são necessárias para garantir que os dados estejam limpos e consistentes e que possam ser utilizados de maneira eficiente e confiável na análise e modelagem.;

Técnicas estatísticas são utilizadas para analisar dados e tirar conclusões valiosas a partir deles. Isso pode incluir técnicas como regressão, análise de variância, testes de hipóteses e muitas outras. Essas técnicas são fundamentais para a análise de dados e podem ajudar a responder perguntas e tomar decisões informadas com base em dados. Isso pode ser muito valioso em empresas e ajudar a melhorar a tomada de decisões;

Os estudos de dados são apresentações de projetos que envolvem a coleta, análise e interpretação de dados para responder a uma pergunta ou resolver um problema. Isso permite que os alunos observem e conheçam na prática as habilidades e conhecimentos abordados durantes as disciplinas de maneira mais concreta e relevante;

As técnicas exploratórias são utilizadas para analisar e entender os dados de maneira rápida e eficiente. Isso pode incluir técnicas como visualização de dados, análise de componentes principais e agrupamento, entre outras. Em resumo, as técnicas exploratórias são utilizadas para analisar e entender os dados de maneira rápida e eficiente;

Técnicas de classificação são uma das principais técnicas utilizadas em ciência de dados para prever o valor de uma variável categórica a partir de outras variáveis. Isso é uma ferramenta essencial para uma equipe de ciência de dados, pois permite que os dados sejam utilizados de maneira eficiente para tomar decisões informadas;

Ao fazer um Trabalho de Conclusão de Curso, é importante considerar vários aspectos. Primeiro, é importante escolher um tema relevante e atual que tenha aplicação prática e possa contribuir para o desenvolvimento da área. Isso pode incluir temas como inteligência artificial, machine learning, big data e análise de dados empresariais. Além disso, é importante escolher um orientador experiente e bem qualificado que possa fornecer suporte e orientação durante o desenvolvimento do trabalho. Também é importante seguir as normas e diretrizes estabelecidas pela instituição para o Trabalho de Conclusão de Curso e garantir que o trabalho seja bem estruturado e organizado;

A disciplina irá proporcionar uma visão geral sobre o uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como GPT, BERT e similares, no processamento de linguagem natural (PLN). Com o crescente volume de dados textuais não estruturados gerados diariamente, LLMs têm demonstrado potencial em diversas aplicações, desde a geração de texto até a compreensão de documentos complexos. O curso visa capacitar os alunos a entender os fundamentos desses modelos, suas arquiteturas, treinamentos e como aplicá-los em diversos contextos.

Uma técnica exploratória importante e interessante é a visualização de dados. A visualização computacional de dados que é a prática de criar gráficos e outros tipos de representações gráficas dos dados para facilitar a compreensão e a análise. Isso pode ser muito útil na prática, pois permite que os dados sejam explorados e entendidos de maneira rápida e intuitiva.