Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information

Carga Horária / Course Load

Área científica / Scientific area

Estatística e Análise de Dados

Departamento / Department

Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia

Ano letivo / Execution Year

2024/2025

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Microsoft 365 instalado em ambiente Windows (licença Iscte). Power BI instalado em ambiente (Windows) - para as últimas aulas.

Objetivos Gerais / Objectives

Apresentar aos alunos as potencialidades do Excel em análise e comunicação de dados

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes

OA1. Aplicar as potencialidades do Excel na modelação de problemas de negócio OA2. Aplicar funções e comandos do Excel do na apresentação e comunicação da informação OA3. Aplicar funções e comandos do Excel na resolução de problemas reais de negócio

Conteúdos Programáticos / Syllabus

P1. Modelação com o Excel P1.1. Principais funções P1.2. Comandos (funcionalidades) úteis do Excel em modelação P1.3. Modelos de apoio à decisão: exemplos P2. Visualização e comunicação de dados P2.1. Tabelas e gráficos P2.2. Tabelas e gráficos dinâmicos P2.3. Filtros P3. Dashboards P3.1. ETL (Extração, Transformação e Carregamento) de dados com Power Query P3.2. Modelo de dados (Power Pivot) P3.3. KPI e metas P3.4. Dashboard P3.5. Introdução ao Power BI P4. Personalização do Excel P4.1 Inserção de botões, formas e imagens nas folhas P4.2 Macros de comando (automatização de tarefas)

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes

O Excel tem três pilares, nomeadamente, modelo de cálculo (essencialmente uso de funções), análise de dados, incluindo a visualização (essencialmente uso de funcionalidades) e automação (essencialmente com uso de macros e do power query) pelo que os diferentes pontos do programa (P) vão de encontro a estes pilares e correspondentes objetivos de aprendizagem (OA), sempre com contextos e dados reais, como a seguir se explicita: P1 -> OA 1, 3 P2 -> OA 1, 2, 3 P3 -> OA 2, 3 P4 -> OA 1, 2, 3

Avaliação / Assessment

Avaliação ao longo do semestre: a) Curso de e-learning, com sucesso (10%) - OA 1, 2 b) Trabalho individual ou em grupo (máximo três elementos) com apresentação digital , incluindo dois elementos interligados: modelo de apoio à decisão e dashboard (50%) - OA 1, 2, 3 c) Discussão individual e online do trabalho (40%) - OA 1, 2, 3 A avaliação exige: a) presença em, pelo menos, 2/3 das aulas, e b) classificação final de 10 valores. Escala: 0-20 valores. A UC não tem exame final dado a sua natureza de projeto aplicado ao longo do semestre com situações reais.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): ME1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência (funções e funcionalidades) ME2. Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos ME3. Ativas, com realização de trabalhos individuais ou de grupo ME4. Autoestudo, relacionado com o trabalho autónomo (TA) do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas

Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes

As metodologias de ensino-aprendizagem (ME) visam o desenvolvimento das principais competências de aprendizagem dos alunos que permitam cumprir com cada um dos objetivos de aprendizagem (OA). Em todas as aulas teórica-práticas se explicam e demonstram as funções e funcionalidades do Excel (ME1) e os estudantes aplicam essas funções e funcionalidades na resolução de exercícios práticos (ME2), sendo esta aprendizagem reforçada com o auto-estudo (ME4) levando à concretização dos OA 1 e 2. Com a realização de trabalho individual ou de grupo (ME3) e com o auto-estudo (ME4), nomeadamente, através da visualização de vídeos e tutoriais de Excel, os estudantes aplicam as funções e funcionalidades do Excel (OA 1, 2) na resolução de problemas reais de negócio (usualmente, sugeridos por empresas durante as aulas), levando à concretização do OE3. ME1 -> OA 1, 2 ME2 -> OA 1, 2 ME3 -> OA 1, 2, 3 ME4 -> OA 1, 2, 3

Observações / Observations

- Os alunos abrangidos pelo Regulamento Interno para Estudantes com Estatutos Especiais deverão contactar com o docente da UC, ou com o Coordenador da mesma, na primeira semana de aulas de cada semestre, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC.

Bibliografia Principal / Main Bibliography

Carvalho, Adelaide (2023) Práticas de Excel, Power Pivot e Power Query - Análise de Dados. FCA. ISBN: 978-972-722-928-4. McFedries, Paul (2022). Microsoft Excel Formulas and Functions (Office 2021 and Microsoft 365). Microsoft Press. ISBN: 978-0-13-755940-4. Schwabish, Jonathan (2023). Data Visualization in Excel: A Guide for Beginners, Intermediates, and Wonks. CRC Press. ISBN: 78-1-032-34328-0. Winston, Wayne (2021). Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling. 7th Edition, Microsoft Press. ISBN: 978-0-13-761366-3.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

Camm, J., Cochran, J., Fry, M., Ohlmann, J., Anderson, D., Sweeney, D., & Williams, T. (2015). Essentials of Business Analytics, Cengage Learning. ISBN: 978-1-285-18727-3. Few, S. (2006). Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data. O'Reilly Media. ISBN: 978-0596100162. Knaflic, C.N. (2019). Storytelling with Data: Let's Practice. Wiley. ISBN: 978-1119621492. Knaflic, C.N. (2015). Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Wiley. ISBN: 978-1119002253. Kronthaler, F. (2023). Statistics Applied With Excel: Data Analysis Is (Not) an Art. Springer Nature. ISBN 978-3-662-64318-1. https://doi.org/10.1007/978-3-662-64319-8. Krum, Randy (2014).Cool Infographics: Effective Communication with Data Visualization and Design. Wiley. ISBN: 978-1-118-58230-5. Loureiro, Henrique (2023). Excel Macros & VBA - Curso Completo. FCA. ISBN: 978-972-722-920-8. Nogueira, Nuno (2018). Power BI para Gestão e Finanças. FCA. ISBN: 978-972-722-895-9. Telea, Alexandru (2015). Data Visualization: Principles and Practice. 2nd Edition, CRC Press. ISBN: 13: 978-1-4665-8527-0.

Data da última atualização / Last Update Date

2024-10-10