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