PECE - Programa de Educação Continuada, POLI USP

Código	IOT-005
Disciplina	Introdução ao Data Analytics
Objetivo	Prover ao aluno conhecimentos sobre alguns dos principais tópicos de análise de dados (data analytics) e sua aplicação em Internet das Coisas (IoT). A disciplina aborda algumas das principais técnicas utilizadas para análise de grande volume de dados bem como apresenta uma linguagem de programação e estudo de caso para que o aluno esteja apto a entender como se dá o processo de análise de dados.
Público_Alvo
Ementa	1. Visão geral sobre data analytics. 2. Aplicação de data analytics em internet das coisas. 3. Conceitos estatísticos para data analytics. 4. Inferência estatística e aplicações. 5. Regressão linear e aplicações. 6. Mecanismos de clustering e aplicações. 7. R - linguagem de programação para data analytics. 8. R - principais funcionalidades e bibliotecas. 9. R - aplicado a internet das coisas. 10. Estudos de caso.
Bibliografia	James, G., Witten D., Hastie, T., Tibshirani,R. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R.(Springer Texts in Statistics), 2013. Provost, F.; Fawcett, T. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O'Reilly Media, 2013. Wang, C.; daneshmand, m.; Dohler, M.; Mao, X.; Hu, R.Q.; Wang, H., "Guest Editorial - Special Issue on Internet of Things (IoT): Architecture, Protocols and Services," Sensors Journal, IEEE , vol.13, no.10, Oct. 2013. p. 3505-3510. Gubbi, J.; Buyya, R.; Marusic, S.; Palaniswami, M. Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions, Future Generation Computer Systems, vol. 29, i. 7, September. 2013, p. 1645-1660, ISSN 0167-739X Chambers, J. Software for Data Analysis: Programming with R. Springer, 2008. Hu, H., Wen, Y., Chua, T., and Li. Toward Scalable Systems for Big Data Analytics: A Technology Tutorial. IEEE Access. 2014. p. 672-687. Chen, H., Chiang, R. H. L.; Storey, V. C. Business Intelligence and Analytics: from Big Data to Big Impact. Journal MIS Quarterly, vol. 36, no. 4. 2012. p. 1165-1188.
Duração (h)	30