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
Ano letivo / Execution Year
2026/2027
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Objetivos Gerais / Objectives
-
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
Este curso pretende preparar os estudantes para: OA1: Resolver problemas de gestão usando excel OA2: Usar ferramentas de visualização e de comunicação para apoio efetivo em processos de decisão OA3: Aplicar diferentes ferramentas de análise e comunicação de dados em casos reais
Conteúdos Programáticos / Syllabus
P1: Modelação avançada com o Excel P1.1 Otimização e simulação P1.2 Sensitivity analysis P1.3 Modelos de apoio à decisão: exemplos P2: Visualização e comunicação de dados P2.1 KPI P2.2 Dahsboards and reports (Excel, PowerBI) P3: Tópicos de storytelling com dados P4: Casos reais
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular unit's content dovetails with the specified learning outcomes
A correspondência entre os Objectivos de Aprendizagem (OA) e os Conteúdos Programáticos (P) é a seguinte: OA1 - P1, P2 OA2 - P2, P3 OA3 - P4
Avaliação / Assessment
AVALIAÇÃO PERIÓDICA 1. Assiduidade >=80% 2. Trabalho individual com apresentação digital e discussão (100%, classificação mínima de 9.5 valores em 20). Dada a natureza prática da UC, a avaliação é exclusivamente por trabalho, mas para os alunos que não cumprem os requisitos de avaliação periódica será facultado um enunciado de trabalho, com o prazo de uma semana para a entrega, que incluirá apresentação digital e discussão, durante a época de exames. (100%, classificação mínima de 9.5 valores em 20).
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
As seguintes metodologias pedagógicas serão usadas: 1. Expositivas: para introduzir os conceitos e teoriais fundamentais; 2. Participativas: com análise e discussão de artigos científicos e outros documentos em sala de aula; 3. Ativas e Colaborativas: com realização de trabalho de grupo; 4. Experimentais: em laboratório de informática, para realização de análises sobre dados reais; 5. Auto-estudo: relacionado com o trabalho autónomo do aluno.
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 e de aprendizagem estão associadas com os seguintes objetivos de aprendizagem: 1. Expositivas: todos os OA 2. Participativas: todos os OA 3. Ativas e Colaborativas: todos os OA 4. Experimental: todos os OA 5. Auto-Estudo: todos os OA
Observações / Observations
Os alunos abrangidos pelo «Regulamento Interno para Estudantes com Estatutos Especiais» deverão contactar o docente da UC, ou 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
Alexander, M., Kusleika, D. (2022) Microsoft Excel 365 Bible, 1st Edition. Wiley [ISBN: 978-1119835103] Eckert, H.-W. (2022) Storytelling with data: Gaining insights, developing strategy and taking corporate communications to a new level.Springer Gabler Evans, J.R. (2020) Business Analytics, Global Edition, 3rd Edition. Pearson [ISBN: 978-1292339061] Frost, A., Sturt, T., Kynvin J., Gallardo, S.F (2021) Communicating with Data Visualisation: A Practical Guide. Sage Publications Knaflic, C.N. (2019) Storytelling With Data: Let's Practice. Wiley. Knaflic, C.N. (2015) Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Wiley. Microsoft (n.d.) Microsoft Learn Power BI. https://learn.microsoft.com/en-us/training/powerplatform/power-bi Winston, W. (2021) Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling (Office 2021 and Microsoft 365) (Business Skills), 7th Edition. Microsoft Press [ISBN: 978-0137613663]
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. Krum, R. (2014) Cool Infographics: Effective Communication with Data Visualization and Design. Wiley. Telea, A. (2015) Data Visualization: Principles and Practice. 2nd Edition, CRC Press.
Data da última atualização / Last Update Date
2025-09-10