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

1 - Avaliação Periódica:
a) Dois testes (50%);
b) Um trabalho prático, em grupo de dois alunos ou individual, com apresentação individual ao docente (50%).

2 - Avaliação por Exame:
a) Um exame (75%);
b) Um trabalho prático individual com apresentação ao docente (25%).

Regras Gerais:

- Cada componente de avaliação, em qualquer época, requer uma classificação mínima de 35%, sem arredondamento, para que o estudante obtenha aprovação na unidade curricular;

- A realização do trabalho prático implica a entrega de folhas de cálculo, relatórios e/ou apresentações na plataforma de gestão académica (InforEstudante), bem como a respetiva defesa individual, que incluirá a discussão das opções adotadas;

- Cada época de avaliação é independente das demais e apresenta enunciados próprios, distintos das outras épocas.

NAO