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
2023/2024
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Aproveitamento em UC do 1º ano curricular do mestrado perfazendo um mínimo de 42 ECTS.
Objetivos Gerais / Objectives
Dotar os alunos de um conhecimento aprofundado do processo de investigação em business Analytics, capacitando-os para desenvolver investigação própria, através da exposição de diferentes temas cuja análise crítica será desenvolvida.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
OA1. Saber diferenciar: uma dissertação e um projeto empresa OA2. Perceber a filosofia que sustenta as escolhas e decisões a tomar na definição da investigação OA3. Saber como selecionar um problema de investigação e rever a literatura OA4. Saber escrever uma proposta de investigação em business analytics OA5. Saber apresentar um projeto de investigação aos gestores
Conteúdos Programáticos / Syllabus
P1. As etapas do processo de investigação P.1.1.Tipos de teses P1.2. Identificação de problemas de investigação P1.3. Planeamento das fases do trabalho P2. Elaboração da revisão de literatura e fontes de bibliografia P3. Tipos e fases do trabalho empírico P3.1. Identificar e utilizar ferramentas de business analytics adequadas ao problema de investigação P4. Temas de investigação em business analytics P5. Elaboração e apresentação de projeto de investigação P5.1. Acompanhamento individual de cada aluno no desenvolvimento e aperfeiçoamento do seu projeto
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 demonstração de coerência decorre da interligação dos conteúdos programáticos (P) com os objetivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: P1 -> OA 1, 2, 3 P2 -> AO 1, 3 P3 -> OA 1, 4 P4 -> OA 1, 2, 4, 5 P5 -> OA 4, 5
Avaliação / Assessment
Avaliação periódica: - Projeto de tese com apresentação oral e digital (70%) - Análise crítica à investigação em business analytics (10%) - Protocolo para a revisão de literatura na forma de artigo científico com, possível, apresentação oral (20%) Aprovação: a) mín. 7,5 val. em todas as provas; b) nota final mín. 10 val.; e, c) assiduidade de 2/3 das aulas. UC sem exame.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): ME1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência ME2. Participativas, com análise de problemas e soluções de business analytics ME3. Ativas, com realização de trabalho individual e de grupo ME4. Experimentais, em laboratório de informática, realizando uma análise bibliométrica ME5. 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 visam o desenvolvimento das principais competências de aprendizagem dos alunos que permitam cumprir com cada um dos objetivos de aprendizagem, pelo que, na grelha a seguir, apresentam-se as principais interligações entre as metodologias de ensino-aprendizagem e os respetivos objetivos. ME1 -> OA 1, 2, 3, 4, 5 ME2 -> OA 2, 3, 4, 5 ME3 -> OA 3, 4, 5 ME4 -> OA 4, ME5 -> OA 1, 2, 3, 4, 5
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
Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C. & Wirth, R., CRISP-DM 1.0 - Step-by-step Data Mining Guide, 2000, The CRISP-DM consortium, IBS, Regras de Elaboração de Dissertação ou Trabalho de Projeto de Mestrado, 2020, Iscte-Business School, https://www.iscte-iul.pt/assets/files/2020/10/28/1603893748579_Normas_elaborac_a_o_teses_de_mestrado_PT_IBS_Versa_o_Set_2020.pdf Kitchenham, B., Procedures for Performing Systematic Reviews, Joint Technical Report TR/SE-0401, 2004, Keele University, https://www.researchgate.net/publication/228756057_Procedures_for_Performing_Systematic_Reviews Peffers, K., Tuunanen, T., Gengler, C., Rossi, M., Hui, W., Virtanen, V., & Bragge, J., The Design Science Research Process: A Model for Producing and Presenting Information Systems Research,, 2006, First International Conference on Design Science Research in Information Systems and Technology (DESRIST 2006), Saunders, M., Lewis, P., & Thornhill, A., Research Methods for Business Students, 2019, 8th Edition, Pearson, vom Brocke, J., Hevner, A., & Maedche, A. (Eds.), Design Science Research. Cases, 2020, Springer, Ildefonso, M., Laureano, R. & Vasarhelyi, M., Modelos preditivos de insolvências: uma revisão sistemática da literatura, 2023, 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), https://doi.org/10.23919/CISTI58278.2023.10211516
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Bhattacherjee, A., Social Science Research: Principles, Methods, and Practices, 2012, 2nd edition, University of South Florida, Scholar Commons, https://open.umn.edu/opentextbooks/formats/103 Flick, Uwe, An Introduction to Qualitative Research, 2023, 7th Edition, Sage Publications, Gastel, B., & Day, R., How to Write and Publish a Scientific Paper, 2016, 8th Edition, Greenwood, Oliveira, L. A., Dissertação e Tese em Ciência e Tecnologia Segundo Bolonha, 2011, Lidel, Roger, B. & Sekaran, U., Research Methods for Business,, 2020, 8ª edição,, Wiley,
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16