Currículo
Dados na Ciência, Gestão e Sociedade 03585
Contextos
Groupo: Ciência de Dados - PL > 1º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Após esta unidade curricular o estudante estará apto a atingir os Objetivos de Aprendizagem (OA): OA1. Distinguir as diferentes definições e diferentes tipos de dados, bem como as diferentes estratégias de investigação ou negócio que os geram. OA2. Distinguir quais as principais alegações que conduzem a diferentes interpretações o que são dados. OA3. Explicar as diferenças entre aproximações quantitativas e qualitativas na geração de dados. OA4. Examinar as implicações da recolha de dados em Ciência, Gestão e na Sociedade. OA5. Debater as implicações dos modelos de dados em para as pessoas nas organizações e na sociedade em geral.
Programa
Conteúdos Programáticos (CP): CP1. O que são dados e como pensar com dados. CP2. Tipos de Problemas tratados em Ciência de Dados e especificidades nos domínios da Ciência, Gestão e Sociedade. CP3. Diferentes tradições e metodologias de investigação e definições de aquisição de conhecimento. CP4. Tradução de desafios reais para conceitos técnicos e de acordo com uma linguagem cientificamente orientada. CP5. A dimensão ética das e nas estratégias de utilização de dados. CP6. Exposição de casos práticos.
Método de Avaliação
Esta UC é feita apenas por avaliação ao longo do semestre, não contemplando a modalidade de avaliação por exame. Componentes da avaliação: a) Mini-testes (30%): 6 mini-testes (5% cada, a grande maioria para fazer em casa) b) Projeto (30%): trabalho de grupo c) Teste final (40%): Prova escrita a realizar no período da 1ª época, 2ª época ou época especial (Art 14º, RGACC) Requisito de aprovação: Teste final >= 8 valores (em 20 valores) A nota final do Projeto dependerá do código, dos relatórios e do desempenho dos estudantes na apresentação do trabalho realizado.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 113.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Cathy O'Neil, Rachel Schutt, Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline, 2014, ISBN: 9781449358655, Borgman, C. L., Big data, little data, no data: scholarship in the networked world, 2015, ISBN: 9780262529914, Rob Kitchin, The data revolution: Big data, open data, data infrastructures and their consequences, 2014, https://doi.org/10.4135/9781473909472, :
Secundária
- Davenport, T., Harris, J., and Morison, R., Analytics at work: smarter decisions, better results. Harvard Business Review Press, USA., 2010, ISBN: 9781422177693, Turban, E., Sharda, R., Delen, D., Decision Support and Business Intelligence Systems (9th Eds), 2010, ISBN: 978-0136107293, Davenport, T., Big Data at Work: Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities, 2014, ISBN: 978-1422168165, :