Data Science Projects

The course is divided into two modules, centered around a practical problem chosen by the professor:

  • Module 1: Data Organization with dbt (30 hours)
  • Module 2: Advanced Data Analysis and Modeling (30 hours)

Basic Information

60 hours
Techniques and Algorithms in Data Science, Deep Learning


  • Hastie, Trevor, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman. The elements of statistical learning. Springer New York, 2009.
  • Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006.
  • Murphy, K. P.. Machine Learning, A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012


  • Duda, R. O., Hart, P. E. and Stork, D. G. Pattern Classification (2nd Edition). Wiley-Interscience, 2000.
  • Yu, Dong, and Li Deng. Automatic speech recognition: A deep learning approach. Springer, 2014.
  • Jannach, Dietmar, et al. Recommender systems: an introduction. Cambridge University Press, 2010.
  • Ekstrand, Michael D., John T. Riedl, and Joseph A. Konstan. "Collaborative filtering recommender systems." Foundations and Trends® in Human – Computer Interaction 4.2 (2011): 81-173. (
  • Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep learning. MIT press, 2016. (
High contrast

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