Hands-on: Introdução à Ciência de Dados para Engenharia de Telecomunicações

Este repositório contém um notebook educacional desenvolvido no contexto de um projeto de extensão com o objetivo de introduzir conceitos fundamentais de Ciência de Dados para alunos do curso de Engenharia de Telecomunicações da Universidade Federal do Pará (UFPA).

O material foi concebido de forma didática, prática e acessível, conectando fundamentos teóricos de Ciência de Dados com aplicações reais na área de telecomunicações.

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🎯 Objetivo do Projeto

O projeto de extensão teve como principais objetivos:

• Apresentar os fundamentos da Ciência de Dados para estudantes de Engenharia de Telecomunicações;
• Demonstrar como conceitos de Data Science, Machine Learning e Otimização se relacionam com problemas clássicos da área de telecom;
• Estimular o pensamento analítico e orientado a dados;
• Proporcionar um primeiro contato prático (hands-on) com ferramentas e fluxos de trabalho em Ciência de Dados.

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📚 Conteúdo Abordado

O notebook está organizado em uma sequência lógica que combina teoria e prática:

🔹 Introdução à Ciência de Dados

• Conceitos fundamentais
• Relação entre Data Mining, KDD (Knowledge Discovery in Databases) e Ciência de Dados
• Importância da Ciência de Dados no apoio à tomada de decisão

🔹 Áreas de Estudo em Ciência de Dados

• Otimização Matemática
• Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
• Aprendizado Profundo (Deep Learning)
• Processamento de Linguagem Natural (PLN)
• Visão Computacional
• Robótica e Sistemas Autônomos

🔹 Ciência de Dados × Telecomunicações

• Aplicações práticas em:
  • Otimização de cobertura de redes
  • Roteamento
  • Consumo de energia
  • Redes de Sensores Sem Fio (RSSF)
• Discussão de estudos e aplicações reais na área de telecom

🔹 Hands-on (Parte Prática)

• Introdução ao uso de notebooks (Google Colab / Jupyter)
• Execução de exemplos práticos
• Exploração de dados e interpretação de resultados

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🛠️ Tecnologias e Ferramentas

• Python
• Jupyter Notebook / Google Colab
• Bibliotecas típicas do ecossistema de Ciência de Dados (ex.: NumPy, Pandas, Matplotlib, etc.)

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👨‍🏫 Público-Alvo

• Estudantes de Engenharia de Telecomunicações
• Estudantes de áreas correlatas (Engenharias, Computação, Sistemas de Informação)
• Interessados em Ciência de Dados

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🎓 Contexto Acadêmico

Este material foi desenvolvido como parte de um projeto de extensão universitária da UFPA, com foco na difusão do conhecimento em Ciência de Dados e na aproximação entre engenharia, pesquisa e aplicações práticas.

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Observações

• O notebook possui caráter educacional e introdutório;

• Não é necessário conhecimento prévio avançado em Ciência de Dados;

• O foco está na compreensão conceitual aliada à prática.