Código de cargo: 031/24.36 - Anexo I

Concurso Público de Provas e Títulos para Professor Adjunto A - DE

Centro de Ciências da Natureza

Área: Probabilidade e Estatística; Subárea: Linguagem de Programação e Ciência de Dados

Relação de Temas da Prova escrita e Prova didática/Bibliografia Sugerida

Lista de Temas da Prova escrita e Prova didática:

1. Lógica e linguagem de programação (R ou Python) com aplicações em ciência de dados

2. Análise exploratória de dados e visualizações com R ou Python

3. Técnicas de análise de regressão e suas aplicações em Ciências da Natureza

4. Métodos numéricos para interpolação e ajuste de modelos lineares e não-lineares e aplicações computacionais

5. Aprendizado de máquina e validação de modelos em ciência de dados

6. Métodos computacionais e estatística bayesiana com aplicações em ciências da natureza

7. Redução da dimensionalidade dos dados e análise de clusters

8. Práticas em engenharia de dados: engenharia de feature, construção de pipelines e automação do workflow analítico com R ou Python

9. Inteligência artificial e aplicações em ciências da natureza

Bibliografia Recomendada

McKinney, Wes. Python for Data Analysis. 2ª ed. Sebastopol: O'Reilly Media, 2017.

Wickham, Hadley; Grolemund, Garrett. R for Data Science. Sebastopol: O'Reilly Media, 2016.

Peng, Roger D. Exploratory Data Analysis with R. [S.l.]: Leanpub, 2016.

VanderPlas, Jake. Python Data Science Handbook. Sebastopol: O'Reilly Media, 2016.

Goldmeier, Jordan. Dashboards for Excel. Nova York: Apress, 2015.7. Kuhn, Max; Johnson, Kjell. Applied Predictive Modeling. Nova York: Springer, 2013.

Géron, Aurélien. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow.2ª ed. Sebastopol: O'Reilly Media, 2019.

James, Gareth; Witten, Daniela; Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert. An Introduction to Statistical Learning. Nova York: Springer, 2013.

Gelman, Andrew; Carlin, John B.; Stern, Hal S.; Dunson, David B.; Vehtari, Aki; Rubin, Donald B. Bayesian Data Analysis. 3ª ed. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2013.

Kruschke, John K. Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan. 2ª ed. Boston: Academic Press, 2014.

Bishop, Christopher M. Pattern Recognition and Machine Learning. Nova York: Springer, 2006.

Aggarwal, Charu C.; Reddy, Chandan K. Data Clustering: Algorithms and Applications. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2013.

Patil, DJ. Building Data Science Teams. Sebastopol: O'Reilly Media, 2011.

Densmore, James. Data Pipelines Pocket Reference. Sebastopol: O'Reilly Media, 2021.

Murphy, Kevin P. 2012. Machine learning: a probabilistic perspective. Adaptive computation and machine learning series. Cambridge, MA: MIT Press.

Pearl, Judea. 2000. Causality: models, reasoning, and inference. Cambridge, U.K. ; New York: Cambridge University Press.

Pearl, Judea. 2008. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. Rev. 2. print., 12. [Dr.]. The Morgan Kaufmann Series in Representation and Reasoning. San Francisco, Calif: Kaufmann

Russell, Stuart J.; Norvig, Peter; Davis, Ernest. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd ed. Prentice Hall Series in Artificial Intelligence. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2010

Código de cargo: 031/24.36 - Anexo II

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Área: Probabilidade e Estatística; Subárea: Linguagem de Programação e Ciência de Dados

Tabela de Pontuação para a Prova escrita

Descrição

Pontuação Máxima (10)

Grupo I - Apresentação (no máximo 2 pontos)

Introdução

0.5

Desenvolvimento

1

Conclusão

0.5

Grupo II - Conteúdo (no máximo 6 pontos)

Desenvolvimento do tema

2

Coerência e clareza de ideias

2

Abrangência e aprofundamento

2

Grupo III - Linguagem (no máximo 2 pontos)

Uso adequado da terminologia técnica

1

Clareza

0.5

Precisão e correção gramatical

0.5

Código de cargo: 031/24.36 - Anexo III

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