O principal objetivo desta disciplina é apresentar ao aluno uma visão geral das tarefas envolvidas no pipeline de ciência de dados, como processamento e análise de dados, e predição. O material da disciplina é focado no uso das técnicas em aplicações reais.

1. Introdução à ciência dos dados
2. Manipulação de dados colunares (Pandas)
3. Visualização de dados em Python
4. Estatísticas descritivas
5. Testes de hipótese
6. Pré-processamento
7. Limpeza (detecção de outliers)
8. Normalização e imputação etc
9. Processamento de dados em larga escala
10. Processamento de séries temporais
11. Modelos preditivos
    1. Classificação
    2. Regressão
12. Agrupamento