Currículo
Big Data e Analytics para Executivos BDAE
Contextos
Groupo: Gestão Aplicada > 2º Ciclo > Parte Escolar > Optativas > Áreas Temáticas > Ciência de Dados
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
OA1. Proporcionar uma visão geral sobre os diferentes modelos e técnicas de análise de dados em gestão, as suas condições de aplicação e limitações. OA2. Familiarização e uso permanente do programa R/RStudio.
Programa
P1. Introdução aos modelos preditivos P2. Estimação dos modelos P3. Avaliação estatística dos modelos P4. Previsão
Método de Avaliação
Presenças mínimas de 60% 1) Avaliação periódica: trabalhos ou casos, individuais/grupo (50%) e teste escrito individual (50%). Aprovação: a) mín. 9,5 valores na avaliação individual b) classificação final mín. 10 valores; c) assiduidade mínima de 60% das aulas. 2) Avaliação por exame (1ª época): teste escrito (100%), com classificação mínima 10 valores. 3) Avaliação por exame (2ª época): teste escrito (100%) com classificação mínima 10 valores. Escala: 0-20 valores.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 129.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Wiley, M. e Wiley, J. F. (2019), Advanced R Statistical Programming and Data Models, Springer Provost, F. e Fawcett, T. (2013), Data Science for Business, O?Reilly Curto, J. D. (2017), Protenciar os negócios? A estatística dá uma ajuda!, 2ª edição, Edição de Autor :