Currículo

Métodos Analíticos de Apoio à Decisão 04789

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

OA1: Identificar as necessidades de informação do cliente; OA2: Identificar as fontes de informação; OA3: Recolher e preparar os dados; OA4: Identificar a metodologia apropriada para o problema a resolver; OA5: Identificar as variáveis relevantes para operacionalizar o modelo; OA6: Analisar os dados com as ferramentas mais adequadas; OA7: Comunicar os resultados com eficácia e precisão.

Programa

CP1: O desenvolvimento de um projeto intensivo em dados CP2: A importância da comunicação e do interface com o cliente CP3: Recolha e preparação dos dados CP4: Complementos de análise de dados: • Técnicas de dependência: revisão do modelo de regressão múltipla e modelo de regressão logística • Técnicas de interdependência: clustering e sistemas de recomendação CP5: Comunicação dos resultados

Método de Avaliação

Os estudantes podem optar por Avaliação Periódica ou Exame Final. AVALIAÇÃO AO LONGO DO SEMESTRE: - trabalho de grupo com nota mínima de 8 valores (50%) - teste individual com nota mínima 8 valores (50%) A aprovação requer uma frequência mínima de 80% das aulas e nota mínima de 10. EXAME: O Exame Final corresponde a um exame escrito. Os alunos devem obter uma nota mínima de 10 para passar.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E. (2019), Multivariate Data Analysis, 8th Edition, Cengage. James, G., Witten, D., Hastie, T., and Tibshirani, R. (2021), An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, 2st Ed., Springer. Bibliografia mais específica (obrigatória) dependerá dos desafios de grupo.:

Secundária

• :

Disciplinas de Execução

2025/2026 - 1º Semestre