Ciência de Dados Aplicada à Gestão

– Princípios de estatística.

– Conhecimentos básicos de tecnologias de informação.

Nesta unidade curricular são utilizadas as seguintes metodologias de ensino:

1. Método expositivo: método explicativo onde fundamentos teóricos e conceitos são apresentados pelo docente e discutidos com a turma. Os conceitos e informações serão apresentados aos alunos através, por exemplo, de apresentações em slides ou discussões orais. Será utilizado nas aulas para a estruturação e esquematização da informação.

2. Método demonstrativo: baseia-se na exemplificação pelo docente de uma operação técnica ou prática que se deseja aprendida. Centra-se na forma como se executa uma dada operação, destacando as técnicas, as ferramentas e os equipamentos mais adequados. Será por exemplo utilizado em aulas práticas e laboratoriais.

3. Método interrogativo: processo que se fundamenta em interações verbais, sob a condução do docente, adotando o formato de questões e respostas. Permite obter maior dinâmica na aula e consolidar a aprendizagem. Será utilizado por exemplo para recordar elementos de aulas anteriores, e em revisões do conteúdo lecionado.

4. Métodos ativos: serão utilizadas técnicas pedagógicas em que o aluno é o centro do processo de aprendizagem, sendo um participante ativo e envolvido na sua própria formação. O docente assume o papel de facilitador, estimulando o pensamento crítico, a colaboração, a criatividade e a autonomia dos alunos. Serão aplicados nas aulas para alcançar um ambiente de aprendizagem dinâmico e mais duradouro.

No final do período curricular desta unidade curricular, o aluno deverá:

– Identificar os principais conceitos da ciência de dados aplicada à gestão; 

– Organizar e interpretar dados, identificar padrões e tendências e utilizar métodos/algoritmos em problemas de ciência de dados e avaliar os resultados;

– Avaliar e interpretar o trabalho realizado no âmbito da ciência de dados aplicada à gestão;

– Utilizar os conceitos e ferramentas analisadas e discutidas nas aulas para extrair conclusões úteis para apoiar a tomada de decisões fundamentadas.

1 – Introdução aos conceitos-base de ciências de dados aplicados à gestão

2 – Metodologia OSEMN (Obtain/Scrub/Explore/Model/iNterpret)

3 – Obtenção de dados

4 – Limpeza de dados

5 – Exploração de dados, incluindo pré-processamento e engenharia de atributos (feature engineering)

6 – Modelos para problemas de ciências de dados aplicados à gestão

7 – Avaliação de modelos e interpretação de resultados

• - Exame - 75.0%
• - Trabalho Individual e/ou de Grupo - 25.0%

• - a) trabalhos práticos - 50.0%
• - Exame - 50.0%

NAO