Análise e Tratamento de Dados

Conhecimentos de Matemática e Probabilidades e Estatística ao nível das Licenciaturas em Engenharia.

Nas aulas teóricas será utilizado o método expositivo com discussão. As aulas práticas serão dedicadas à resolução de problemas sob orientação do professor. Alguns dos problemas a abordar irão permitir a introdução à linguagem R ou Python e a manipulação e análise de dados com o Excel por parte dos alunos.

Objetivos
Pretende-se que o aluno adquira as bases necessárias para realizar análises de dados, recorrendo a
ferramentas computacionais como o Excel, R ou Python.
Competências
– Aquisição da “linguagem” essencial associada à Análise e Tratamento de Dados que permita aos estudantes
desenvolver de forma autónoma os seus futuros projetos profissionais, bem como a capacidade de integrar
equipas multidisciplinares envolvendo especialistas e clientes.
– Saber escrever código básico usando linguagens computacionais (R ou Python) e interpretar os resultados obtidos.

1. Introdução à análise de dados

Design de experiências. A natureza dos dados. A importância da Estatística. Etapas de um estudo estatístico. 

2. Estatística descritiva

Organização e apresentação de dados. Indicadores de localização central e de
dispersão. Indicadores de assimetria e achatamento. Correlação e independência.

3. Estatística inferencial

Estimação e testes de hipóteses. Inferência para parâmetros de populações normais e outras. Testes de ajustamento e independência.

4. Fiabilidade

Conceitos básicos. Modelos paramétricos importantes. Aplicações.

5. Modelos de regressão

Regressão linear simples e múltipla. Validação de pressupostos. Modelos não
lineares.

6. Métodos de classificação.

O aluno pode optar entre avaliação contínua ou avaliação por exame final.

• Avaliação contínua - consiste na realização de um trabalho e a avaliação do acompanhamento regular da atividade letiva. O aluno pode obter aprovação se a soma das cotações das componentes anteriores for igual ou superior a 9.5 valores.

O trabalho consistirá no estudo, aplicação e desenvolvimento de tópicos com ligação à UC, entrega do respetivo relatório e sua apresentação/defesa, terá a cotação de 8 valores. A apresentação do trabalho será no limite durante o período de apoio a exames.

A avaliação do acompanhamento regular da atividade letiva será materializada através de problemas propostos ao longo do semestre com a cotação total de 12 valores. As datas de realização destes problemas não serão anunciadas previamente aos alunos.

• Exame Final - consiste na realização de um exame cotado para 20 valores, que avaliará todos os capítulos dos conteúdos programáticos, em particular competências de utilização do software/linguagem R ou Python e Excel. Podem aceder ao exame os alunos que não obtiveram aprovação na avaliação contínua ou que não escolheram a avaliação contínua e os que reúnam condições para efetuar melhoria de classificação.

Em qualquer dos métodos de avaliação, o aluno com nota final superior a 16 valores terá de se submeter a uma prova especial de defesa da nota, caso contrário, ficará com a nota de 16.

NAO