TE1MEA

Introdução aos métodos estatísticos e computacionais aplicados às Ciências Ambientais. Fundamentos dos principais algoritmos supervisionados e não supervisionados utilizados em problemas ambientais. Etapas essenciais de modelagem: coleta, organização e pré-processamento de dados, construção de modelos, validação e interpretação. Aplicações em qualidade da água, poluição atmosférica, resíduos sólidos, uso da terra e séries hidrológicas. Técnicas abordadas: Regressão Linear (Simples e Múltipla), Árvores de Decisão, Random Forest, Métodos de Boosting, SVM, Agrupamento e Redes Neurais. Uso do software R para análise, visualização e modelagem de dados ambientais.