Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
MÓDULO |
| Unidade Responsável: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO INTERDISCIPLINAR EM HUMANIDADES DIGITAIS/IM (11.39.00.16) |
| Código: |
IM-1802 |
| Nome: |
MÉTODOS COMPUTACIONAIS EM HUMANIDADES DIGITAIS |
| Carga Horária Teórica: |
60 h. |
| Carga Horária Prática: |
0 h. |
| Carga Horária de Ead: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
60 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Sim |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Sim |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Permite Múltiplas Aprovações: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
1 |
| Ementa/Descrição: |
OBJETIVOS+METODOLOGIA:
Compreende uma descrição ampla dos diversos métodos computacionais aplicados em análises quantitativas de dados sobre fenômenos ou comportamentos sociais. A apresentação e discussão dos métodos computacionais têm por objetivo construir a visão crítica necessária à capacidade de adaptá-los a casos concretos oriundos das Ciências Humanas. Os métodos são apresentados em seus princípios, definições e contexto de aplicação, formando uma visão de conjunto desses métodos. Seguindo essa abordagem, esta disciplina prepara os alunos com formação pregressa em Ciência da Computação ou em Ciências Humanas a formular os problemas computacionais que modelam uma questão real específica, a identificar um método computacional adequado para resolvê-lo e efetuar a calibração desse método. Embora esta não seja uma disciplina de formação de programadores especializados, a mesma discute o conhecimento sobre como adaptar e expandir habilidades computacionais em estreita ligação com questões oriundas de Ciências Humanas à medida que são apresentadas novas questões, métodos e dados.
CONTEÚDO:
O Conceito de Computação: Computadores, algoritmos e programas, Operadores e controle de fluxo, Estruturas de dados, Análise de complexidade, Linguagens de programação, Compiladores e interpretadores, Orientação a objetos, UML; Métodos computacionais para mineração de dados: Problemas de aglomeração e classificação, Análises de frequência de ocorrências e de regras de correlação, Análise de sentimento e semântico de textos, Preprocessamento de dados, Modelagens por grafos, Calibração, Estudos de casos; Métodos computacionais para simulação: Fundamentos de complexidade, auto-organização, emergência, imprevisibilidade, simulação, Definição básica de autômato celular, Adaptações de autômatos celulares para problemas oriundos de dinâmicas sociais, Definição de modelos multi-agentes, Adaptações de modelos multi-agentes para problemas oriundos de dinâmicas sociais, Estudos de casos |
| Referências: |
BÁSICA:
Cioffi-Revilla, Claudio. Introduction to Computational Social Science: Principles and Applications, Texts in Computer Science Series, Springer-Verlag, 2014.
Foster, I., Ghani, R., Jarmin, R. S., Kreuter, F., Lane, J.. Big Data and Social Science: A Practical Guide to Methods and Tools. CRC Press, 2016.
COMPLEMENTAR:
Meira Jr., Wagner, Zaki, Mohammed J. Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms, Cambridge University Press, 2014.
Hooland, Seth van. Introduction aux humanités numériques : méthodes et pratiques. Sciences humaines et sociales. Bruxelles : De Boeck Université 2016.
Montfort, Nick, Exploratory programming for the arts and humanities. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, 2016.
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