Estudo das principais ferramentas de mercado para Analytics. Emprego de soluções em tarefas simples de organização, limpeza, transformação e análise de dados. Entendimento de todas as fases de um processo de análise de dados por meio de ferramentas low-code.
Estudo e aplicação de vetores e matrizes, recursão, ordenação, manipulação de arquivos, funções e procedimentos.
Implementação de algoritmos utilizando linguagem imperativa ou funcional.
Estudo de esquemas de representação de conhecimento (ontologia). Estudo e análise de algoritmos evolucionários. Estudo de esquemas de representação do conhecimento. Estudo e análise de algoritmos de dedução. Estudo e análise de algoritmos de aprendizado.
Conceitos de informação e conhecimento. Conceitos de observações, população e amostras. Tipos de variáveis. Medidas estatísticas e distribuição de frequências. Introdução à teoria de probabilidade. Teorema da probabilidade total e teorema de Bayes. Conceito e aplicação das distribuições de probabilidade discretas e contínuas.