Análise de Dados

Os conhecimentos base recomendados correspondem aos conteúdos fundamentais de Estatística previstos nos programas das disciplinas de Matemática dos diferentes níveis de ensino obrigatório em Portugal (http://www.dge.mec.pt/), nomeadamente:

• CB1. Conhecimentos básicos de estatística descritiva.
• CB2. Capacidade para interpretar tabelas, gráficos e indicadores estatísticos.
• CB3. Competências básicas de utilização do computador e de aplicações informáticas de uso corrente.

• ME1. Aulas teórico-práticas: As aulas, de acordo com o plano curricular, são de natureza teórico-prática e encontram-se planeadas e preparadas para promover o envolvimento ativo dos estudantes em vários momentos ou na totalidade da aula.
  
• ME2. Exposição interativa: A parte teórica, introdução dos conceitos, dos métodos e dos resultados fundamentais será realizada recorrendo ao método expositivo, complementado por estratégias que promovam a participação ativa dos estudantes (interactive lectures). Estas incluem a colocação de questões pelo docente e pelos estudantes, oralmente e/ou através de plataformas digitais, bem como a realização de debates ou discussões em pequenos grupos sobre os temas abordados.
• ME3. Resolução orientada de problemas e atividades práticas: A parte prática será destinada ao desenvolvimento pleno das competências elencadas, através da exemplificação comentada de procedimentos e/ou da resolução de problemas sob orientação/tutoria do docente, incentivando-se o trabalho autónomo ou em pequenos grupos. Far-se-á prevalecer uma forte interação entre a teoria e a prática, dando, tanto quanto possível, um papel central à visualização e ao tratamento de situações concretas e reais.
• ME4. Trabalho autónomo: O desenvolvimento das competências previstas na unidade curricular requer uma participação ativa e assídua nas aulas, bem como a realização autónoma das tarefas propostas antes, durante e após as sessões presenciais.
• ME5. Recursos de apoio: Todos os materiais de apoio serão disponibilizados na plataforma InforEstudante|Nonio, podendo ser utilizadas, complementarmente, outras plataformas digitais sempre que se revelem adequadas ao apoio às atividades letivas e à interação com os estudantes.

A análise estatística de dados assume um papel fundamental em diversos contextos empresariais para descrição e diagnóstico de fenómenos de interesse e também para suporte à tomada de decisão baseada em dados. Nesta unidade curricular, os estudantes desenvolvem competências de análise descritiva e de diagnóstico de dados, bem como conhecimentos fundamentais sobre análise de séries temporais.

Objetivos de aprendizagem:

• OA1. Descrever, em termos estatísticos, o conjunto de dados a analisar.
• OA2. Extrair informação relevante relativa a um fenómeno, por análise descritiva ou de diagnóstico do conjunto de dados associado.
• OA3. Adaptar as técnicas descritivas a aplicar no caso de séries temporais.

Competências a desenvolver:

• CD1. Identificação de situações/problemas: Reconhecer situações que podem beneficiar da aplicação de técnicas de análise descritiva, de diagnóstico ou de séries temporais.
• CD2. Seleção de técnicas: Identificar, de entre um conjunto de técnicas estatísticas base, as adequadas ao tratamento de um certo conjunto de dados.
• CD3. Gestão de dados: Construir um dicionário de dados composto pelos metadados fundamentais para a análise a efetuar.
• CD4. Qualidade dos dados: Realizar uma avaliação sumária da qualidade dos dados tendo como base as dimensões da qualidade definidas.
• CD5. Análise estatística: Efetuar análises descritivas univariadas e bivariadas.
• CD6. Preparação de dados: Transformar e/ou criar novas variáveis que permitam resolver algumas questões mais técnicas da análise e/ou obter informação relevante.
• CD7. Deteção de anomalias: Detetar anomalias num conjunto de dados.
• CD8. Análise temporal: Executar análises descritivas na presença de dados em série temporal.
• CD9. Utilização de software: Utilizar software para suportar a obtenção dos resultados.

• P1. Enquadramento da análise de dados
  1.1. Objetivos da análise descritiva e da análise de diagnóstico
  1.2. Particularidades da análise de dados temporais
• P2. Análise descritiva
  2.1. Análise univariada
  2.2. Análise bivariada
• P3. Análise de diagnóstico
  3.1. Transformação e criação de novas variáveis
  3.2. Deteção de anomalias: valores em falta e outliers – primeira abordagem
• P4. Introdução às séries temporais
  4.1. Componentes
  4.2. Linhas de tendência
  4.3. Decomposição

Em conformidade com o Regulamento Académico do 1.º Ciclo de Estudos do Instituto Politécnico de Coimbra (IPC), a avaliação da unidade curricular pode ser realizada através de um dos seguintes regimes de avaliação.

A) Avaliação periódica

Este regime de avaliação integra três componentes obrigatórias: um trabalho prático e duas provas escritas.

MA1. Trabalho prático de grupo (30%)

• Cotação: 6 valores.
• O trabalho é realizado em grupos de 2 a 4 estudantes.
• O trabalho é organizado por etapas, sendo definidos pelo docente pontos de contacto para submissão das diferentes etapas e para o acompanhamento da evolução do trabalho. O respetivo calendário é divulgado no início do semestre através do InforEstudante|Nonio. A presença nestes pontos de contacto é obrigatória para todos os elementos do grupo, podendo cada estudante faltar, no máximo, a um deles.
• A não entrega de qualquer etapa obrigatória implica a não avaliação dessa etapa do trabalho.

MA2. Prova escrita 1 (35%)

• Cotação: 7 valores.
• Classificação mínima exigida: 2,5 valores.

MA3. Prova escrita 2 (35%)

• Cotação: 7 valores.
• Classificação mínima exigida: 2,5 valores.

Fórmula de classificação final:

CF = MA1 + MA2 + MA3

A classificação final é calculada desde que o estudante obtenha, em ambos os momentos de avaliação MA2 e MA3, uma classificação igual ou superior a 2,5 valores. O incumprimento deste requisito implica a reprovação neste regime de avaliação.

Observações finais sobre a avaliação periódica:

• Para acesso ao regime de avaliação periódica, é exigida uma assiduidade mínima de 50% das aulas.
• As provas escritas MA2 e MA3 são sem consulta e incidem sobre os conteúdos sumariados até à aula anterior à respetiva prova.
• Em caso de falta do estudante a uma prova, independentemente do motivo, não há lugar à marcação de nova prova, sendo a classificação atribuída 0 (zero) valores.

B) Avaliação por exame

Este regime de avaliação integra duas componentes obrigatórias: um exame escrito e um trabalho prático individual, realizados na data prevista no mapa oficial de exames.

MA4. Exame escrito (70%)

• Cotação: 14 valores.
• Sem consulta.

MA5. Trabalho prático individual (30%)

• Cotação: 6 valores.
• Destina-se aos estudantes que não tenham realizado o trabalho prático de grupo MA1 na avaliação periódica.

Fórmula de classificação final:

CF = MA4 + MA5

A classificação final corresponde à classificação obtida no trabalho prático e no exame escrito.

Observações finais sobre a avaliação:

• Aprovação na unidade curricular: Em qualquer um dos regimes de avaliação, considera-se aprovado o estudante que obtenha uma classificação final, arredondada à unidade, igual ou superior a 10 valores.
• Utilização de computador nas avaliações: Todos os momentos de avaliação são realizados em computador, recorrendo ao software utilizado durante as aulas e, quando aplicável, a uma ou mais plataformas que exijam autenticação institucional. Os estudantes devem garantir que conhecem as respetivas palavras-passe de acesso.
• Validade do trabalho prático: A classificação obtida no trabalho prático MA1 realizado na avaliação periódica é válida para as épocas normal, de recurso e especial.
• Trabalho prático nas épocas normal, de recurso e especial: Os estudantes que tenham realizado o trabalho prático MA1 na avaliação periódica realizam apenas o exame escrito (MA4). Os estudantes que não tenham realizado o trabalho prático MA1 realizam a avaliação por exame, composta pelo exame escrito (MA4) e pelo trabalho prático individual (MA5).
• Diretrizes sobre a utilização de Inteligência Artificial: A utilização de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa não é permitida durante a realização dos momentos de avaliação MA2, MA3 e MA4. Nos trabalhos práticos MA1 e MA5, a utilização destas ferramentas é permitida como apoio ao desenvolvimento do trabalho, desde que a sua utilização seja responsável, crítica e devidamente identificada. Sempre que solicitado pelo docente, os estudantes devem apresentar os respetivos prompts e os conteúdos gerados pelas ferramentas de Inteligência Artificial.
• Verificação de fraude académica: No caso de suspeita fundada de fraude detetada na fase de correção de prova, o estudante será convocado para prestação de prova oral para verificação dos conhecimentos e competências demonstradas. Esta verificação é realizada por um júri constituído pelo docente da UC e por mais 2 docentes da mesma área. Caso o estudante não comprove ter os conhecimentos e competências demonstrados na prova escrita, a prova ser-lhe-á anulada.
• Estudantes com Estatuto de Trabalhador-Estudante: A avaliação dos estudantes abrangidos por este estatuto rege-se pelo disposto no Regulamento Académico do 1.º Ciclo de Estudos do IPC.
• Melhoria de nota da unidade curricular: Para efeitos de melhoria de nota da UC, o estudante pode optar por uma das seguintes modalidades:

a) Se tiver realizado o trabalho prático MA1 na avaliação periódica, realiza apenas o exame escrito (MA4), mantendo-se a classificação do trabalho prático MA1.

b) Se tiver realizado a avaliação por exame, realiza uma nova avaliação por exame completa, composta pelo exame escrito (MA4) e pelo trabalho prático individual (MA5).

NAO