Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
MÓDULO |
| Unidade Responsável: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (11.25.00.06) |
| Curso: |
|
| Código: |
CTI0302 |
| Nome: |
CIÊNCIA DE DADOS E VISUALIZAÇÃO |
| Carga Horária Teórica: |
20 h. |
| Carga Horária Prática: |
15 h. |
| Carga Horária de Ead: |
10 h. |
| Carga Horária Total: |
45 h. |
| Pré-Requisitos: |
( IMD0029 OU DIM0119 )
|
| Co-Requisitos: |
|
| Equivalências: |
|
| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Método de Avaliação: |
CONCEITO |
| Horário Flexível da Turma: |
Sim |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Permite Múltiplas Aprovações: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
1 |
| Ementa/Descrição: |
Projeção de visualizações de dados. Análise de dados com Python. |
| Referências: |
- Designing Data Visualizations - by Noah Iliinsky and Julie Steele
- storytelling with data - by Cole Nussbaumer Knaflic
- Python for Data Analysis (second edition) - by Wes McKinney
- https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/04_plotting.html
- https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html |
|
|
|
|
|
|
|
|
