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
2019/2020
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Aproveitamento em UC do 1º ano curricular do mestrado perfazendo um mínimo de 42 ECTS Aceitação do projeto e do(s) orientador(es).
Objetivos Gerais / Objectives
Elaborar um trabalho de projeto, abordando uma temática específica de business analytics e aplicando os conhecimentos teóricos e as metodologias específicas, de forma a satisfazer as necessidades das organizações.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
OA1. Escrever um trabalho de projeto OA2. Escrever uma síntese do trabalho de projeto OA3. Apresentar em público uma síntese do trabalho de projeto
Conteúdos Programáticos / Syllabus
P1. Escrita da introdução e resumo (abstract); P2. Definição do problema de negócio e diagnóstico da organização; P3. Definição dos objetivos do projeto; P4. Revisão de literatura; P5. Definição dos objetivos analíticos e métricas de monitorização; P6. Compreensão dos dados recolhidos e preparação dos dados; P7. Técnicas de análise de dados (modelação) e de avaliação dos modelos; P8. Escrita de conclusões e definição de possibilidades de projetos futuros; P9. Avaliação de impactos possíveis e formas de controlo de resultados.
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, 2, 3 P3 -> OA 1, 2, 3 P4 -> OA 1 P5 -> OA 1, 2, 3 P6 -> OA 1, 2 P7 -> OA 1, 2, 3 P8 -> OA 1, 2, 3 P9 -> OA 1, 2, 3
Avaliação / Assessment
- Apresentação escrita da dissertação (80%) - Apresentação oral da síntese do projeto e posterior discussão pública perante um júri (20%)
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
De forma a desenvolver as competências de investigação e reflexão crítica utilizar-se-ão as seguintes metodologias (ME): ME1 -> Estudo acompanhado ME2 -> Discussão coletiva em sessões tutoriais ME3 -> Aplicação de metodologias de business Analytics (CRISP-DM) ME4 -> Entrevistas em ambiente organizacional
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 ME2 -> OA 2, 3 ME3 -> OA 1, 2, 3 ME4 -> OA 1
Observações / Observations
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Bibliografia Principal / Main Bibliography
Camm, J., Cochran, J., Fry, M., Ohlmann, J., Anderson, D., Sweeney, D., & Williams, T. (2015). Essentials of Business Analytics, Cengage Learning. Uma Sekaran e Bougie Roger (2010) Research Methods for Business, 5ª edição, John Wiley and Sons Oliveira, Luís Adriano (2011). Dissertação e Tese em Ciência e Tecnologia Segundo Bolonha. Lisboa: LIDEL Laursen, Gert & Thorlund, Jesper (2010) Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting, Wiley. Fisher, C. (2007). Researching and writing a dissertation: A guidebook for business students. Essex: Prentice Hall Bell, Judith (2005). Doing Your Research Project: a guide for first-time researchers in education and social science. 4th ed. Buckingham: Open University Press. Definida pelo orientador / Defined by supervisor
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business Fundamental principles of data mining and data-analytic thinking. Sebastopol, CA: O?Reilly. Pidd, M. (2003). Tools for thinking: Modelling in Mangement Science. West Sussex: Wiley. Brennan, K. (2009). A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge (BABOK Guide). IIBA. Øvretveit, J. (2008). Writing a scientific publication for a management journal. Journal of Health Organization and Management, 22, 2, 189-206.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16