ISLA IPGT 26070

Ferramentas para Análise de Dados

• ApresentaçãoPresentation

  A unidade curricular "Ferramentas de Análise de Dados" tem como objetivo capacitar os estudantes com competências fundamentais na manipulação, exploração e interpretação de dados, combinando conhecimentos de estatística descritiva e ferramentas digitais , com especial enfoque no Microsoft Excel e PowerBi   Campo de Ação e Área de Atuação Esta UC insere-se na área da análise e tratamento de dados , com aplicações em diversos domínios, como gestão, economia, engenharia, ciências sociais e saúde . O conhecimento adquirido será essencial para a tomada de decisão baseada em dados e para a resolução de problemas quantitativos em diferentes contextos profissionais.   (Domínios de Intervenção) Os estudantes aprenderão a: Aplicar estatística descritiva na análise de dados Utilizar o Excel para processamento e visualização de informação ; Criar modelos básicos de regressão e interpretar resultados; Construir tabelas dinâmicas e dashboards para apoio à decisão.
• ProgramaProgramme

  1. Estatística descritiva Medidas de tendência central e de dispersão, representação gráfica de dados, regressão linear simples e intervalos de confiança. 2. Excel para análise de dados Funções básicas e estatísticas, filtros, ordenação, funções de procura e referência, e construção de gráficos personalizados. 3. ETL e preparação de dados Conceito de ETL, tratamento e estruturação de dados, integração de fontes de informação e preparação para análise. 4. Power BI, tabelas dinâmicas e dashboards Introdução ao Power BI, modelação de dados, criação de tabelas dinâmicas, segmentação de dados, cálculos personalizados, medidas DAX e construção de dashboards interactivos.
• ObjectivosObjectives

  Conhecimentos Compreender os conceitos essenciais da estatística descritiva, da regressão linear e dos intervalos de confiança, bem como as principais funcionalidades do Excel e Power BI para análise e visualização de dados.   Aptidões Aplicar técnicas estatísticas na análise de dados, utilizar Excel e Power BI no tratamento da informação e construir tabelas dinâmicas e dashboards interactivos.   Competências Interpretar e comunicar resultados estatísticos de forma clara, utilizando ferramentas digitais para apoiar a tomada de decisão baseada em dados
• BibliografiaBibliography

  Levine, D. M., Stephan, D. F., & Szabat, K. A. (2017). Estatística: Teoria e Aplicações Usando o Microsoft Excel em Português (7ª ed.). São Paulo: Pearson Education do Brasil. 784 páginas. ISBN 978-85-221-2765-0. Spiegelhalter, D. (2019). A Arte da Estatística: Como Aprender com Dados . Lisboa: Temas e Debates. 448 páginas. ISBN 978-989-644-587-3. Wheelan, C. (2017). Estatística: O que é, para que serve, como funciona . Rio de Janeiro: Zahar. 320 páginas. ISBN 978-85-378-1032-8. Walkenbach, J. (2018). Excel 2019 Bible . Indianapolis: Wiley. 1120 páginas. ISBN 978-1-119-51479-2. Jelen, B., & Alexander, M. (2018). Microsoft Excel 2019: Data Analysis and Business Modeling (6ª ed.). Redmond: Microsoft Press. 624 páginas. ISBN 978-1-5093-0616-9.
• MetodologiaMethodology

  Uso de recursos visuais Utilização de infografias, esquemas e representações gráficas para ilustrar conceitos estatísticos, procedimentos de tratamento de dados e funcionalidades do Excel e do Power BI. Ensino prático com ferramentas digitais Demonstrações em tempo real, orientadas pelo docente, com aplicação dos conteúdos em Excel e Power BI, recorrendo a datasets reais para exercícios de análise, interpretação e visualização de dados. Acompanhamento e feedback contínuo Sessões de apoio para esclarecimento de dúvidas, acompanhamento do progresso dos estudantes e prestação de feedback regular, com vista ao reforço das aprendizagens e à melhoria do desempenho.
• LínguaLanguage

  Português
• TipoType

  Semestral
• ECTS

  6
• NaturezaNature

  Obrigatório
• EstágioInternship

  Não
• AvaliaçãoEvaluation

  Teste de avaliação Parte A ( 20% ) + Teste de Avaliação Parte B ( 30% ) +

  Trabalho prático - Dashboard Ultima aula do semetre (apresentação) .Submissão até às 23h59 do dia anterior dos ficheiros no Moodle. 50%

  Avaliação por Exame da Época Normal ou de Recurso, com valorização de 100%.