Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
03637
Acrónimo :
DMAG
Ciclo :
2.º ciclo
Línguas de Ensino :
Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :
Português

Carga Horária / Course Load


Semestre :
1
Créditos ECTS :
42.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
0.0h/sem
Trabalho de Campo (TC) :
0.0h/sem
Seminario (S) :
0.0h/sem
Estágio (E) :
0.0h/sem
Orientação Tutorial (OT) :
7.0h/sem
Outras (O) :
0.0h/sem
Horas de Contacto :
7.0h/sem
Trabalho Autónomo :
1043.0
Horas de Trabalho Total :
1050.0h/sem

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 de dissertação e do(s) orientador(es).

Objetivos Gerais / Objectives


Elaborar uma dissertação abordando uma temática específica de business analytics, aplicando os conhecimentos teóricos e as metodologias específicas de forma a aprofundar uma questão teórica.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes


OA1. Escrever uma dissertação OA2. Escrever uma síntese da dissertação OA3. Apresentar em público uma síntese da dissertação

Conteúdos Programáticos / Syllabus


P1. Escrita da introdução e resumo (abstract); P2. Definição do problema de investigação; P3. Definição dos objetivos de investigação; P4. Revisão de literatura; P5. Definição de modelo conceptual e hipóteses de investigação ou dos objetivos analíticos e métricas de monitorização; P6. Técnicas de recolha de dados e/ou compreensão 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 investigação futura; P9. Recomendações e implicação em termos académicos e empresariais.

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 da dissertação 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)

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

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 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