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
Não tem.
Objetivos Gerais / Objectives
Conhecer tipos de informação e fontes de informação relevantes no contexto da Ciência de Dados. Conhecer noções elementares de amostragem
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
No final desta UC os estudantes deverão ser capazes de identificar tipos e fontes de informação adequados aos objetivos da investigação (OA1), avaliar de forma crítica a qualidade da informação obtida (OA2), aplicar os principais métodos de amostragem (OA3) e distinguir entre desiged data e big data (OA4).
Conteúdos Programáticos / Syllabus
CP1. Tipos e Fontes de Informação; Qualidade das fontes de informação CP2. Princípios e aplicações de Amostragem CP3. Designed Data vs Big Data
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
Os CP1 encontram-se associados ao OA1 e OA2. Os CP2 encontram-se associados ao OA3. Os CP3 encontram-se associados ao OA4.
Avaliação / Assessment
Regimes de avaliação: ao longo do semestre ou por exame Ao longo do semestre: - Fichas de trabalho (5%) - Trabalho em grupo: (35%); - Teste individual (60%); nota mínima 7,5 Por exame: Teste individual (100%) A equipa docente poderá convocar qualquer estudante para uma prova oral no seguimento da realização de qualquer um dos elementos de avaliação. Estudantes abrangidos pelo RIIEE deverão contactar o coordenador da UC com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
ME1: Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência ME2: Participativas, com a análise e discussão de casos práticos ME3: Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do estudante, tal como consta no Planeamento das Aulas. Este inclui a realização de fichas de trabalho e a leitura de bibliografia recomendada para cada tópico lecionado.
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
Esta UC requer conceitos teóricos, fundamentais para a compreensão dos diferentes conteúdos programáticos, pelo que as aulas expositivas permitem abranger todos os objetivos de aprendizagem. As aulas participativas permitem a aplicação dos conhecimentos teóricos, contribuindo assim para consolidar a compreensão destes. O trabalho autónomo por parte do estudante é crucial para aprofundar a teoria e prática trabalhados em sala de aula.
Observações / Observations
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Bibliografia Principal / Main Bibliography
Jarrett, C. (2021). Surveys That Work: A Practical Guide for Designing and Running Better Surveys. Rosenfeld Media. Salganik, M. (2018). Bit by Bit- Social Research in the Digital Age. New Jersey: Princeton University Press. Stebbins, L. (2005). Student Guide to Research in the Digital Age: How to Locate and Evaluate Information Sources. Libraries Unlimited. Vicente, P., (2024) Apontamentos de apoio à UC de Amostragem e Fontes de Informação.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Vicente, P. (2012). Estudos de mercado e de opinião, Edições Sílabo.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-07-04