Currículo

Análise Prescritiva e Cognitiva 03633

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Ao concluir esta Unidade Curricular o estudante deverá ser capaz de: OA1: Identificar modelos prescritivos e cognitivos de apoio à tomada de decisão adequados para aplicações em Gestão. OA2: Identificar técnicas prescritivas e cognitivas de apoio à tomada de decisão adequados para aplicações em Gestão. OA3: Desenvolver modelos prescritivos e cognitivos de apoio à decisão para aplicações em Gestão. OA4: Utilizar software para resolver casos prescritivos e cognitivos. OA5: Interpretar e produzir recomendações baseadas nos resultados obtidos.

Programa

CP1. Modelos e técnicas prescritivas 1.1 Conceitos 1.2 Principais modelos de optimização (e.g., linear, inteiro, não-linear, multi-objectivo) 1.3 Principais técnicas de optimização (e.g., exactas, heurísticas) 1.4 Simulação de Monte Carlo 1.5 Aplicações na Gestão CP2. Análise Cognitiva 2.1 Conceitos 2.2 Aplicações na Gestão (e.g., casos de uso de IA com diferentes tipos de IA) 2.3 Demonstração com software (e.g., WatsonX) CP3. Resolução de casos prescritivos e cognitivos com software (e.g., Excel, SPSS Modeler, SAP Signavio, WatsonX, LLM)

Método de Avaliação

Avaliação ao longo do semestre ou avaliação por exame: 1. AVALIAÇÃO AO LONGO DO SEMESTRE: a) Teste escrito: i) peso de 60%; ii) classificação mínima de 8,5; b) Projecto em grupo: i) peso de 40%; ii) grupos de 4 estudantes; iii) com apresentação e discussão oral;c) Presença em, pelo menos, 2/3 das aulas leccionadas; d) Aprovação: média ponderada mínima de 9,5. 2. AVALIAÇÃO POR EXAME (1.ª e 2.ª Época): a) Teste escrito: i) peso de 60%; ii) classificação mínima de 8,5; b) Projecto individual: i) peso de 40%; ii) com apresentação e discussão oral; c) Aprovação: média ponderada mínima de 9,5. Em ambas as modalidades de avaliação, pode ser exigida uma prova oral. Escala: 0-20 valores.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Evans, J. (2021). Business Analytics. 3rd Global Edition. Pearson. | Ragsdale, C. T. (2017). Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to Business Analytics. 8th ed. Cengage Learning. | Murty, K. G. (2003). Optimization Models for Decision Making. Volume 1. Web-book. http://www-personal.umich.edu/~murty/books/opti_model/ | Elakkiya, R., & Subramaniyaswamy, V. (eds.) (2024). Cognitive Analytics and Reinforcement Learning: Theories, Techniques and Applications. 1st ed. Wiley.: -- -- --

Secundária

• Greasley, A. (2019). Simulating Business Processes for Descriptive, Predictive and Prescriptive Analytics. De Gruyter. | Borshchev, A. (2015). The Big Book of Simulation Modeling: Multimethod Modeling with AnyLogic 6. AnyLogic North America. | Taha, H. A. (2016). Operations Research: An Introduction. 10th ed. Pearson. | Korte, B., & Vygen, J. (2012). Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms. 5th ed. Springer. | Pinedo, M. L. (2012). Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems. 4th ed. Springer. | Cook, J. W. (2014). In Pursuit of the Traveling Salesman: Mathematics at the Limits of Computation. 3rd ed. Princeton University Press.: -- -- --

Disciplinas de Execução

2025/2026 - 2º Semestre

2025/2026 - 2º Semestre