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Apresentação
Apresentação
Proporcionar aos estudantes uma visão integrada das práticas, ferramentas e metodologias de Business Intelligence e Business Analytics, capacitando-os a transformar dados em informação útil para a tomada de decisão, com base em análises descritivas, preditivas e prescritivas.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 5
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
3 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT6634-23090
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
Fundamentos de Business Intelligence e Business Analytics Arquitectura de Business Intelligence Visualização e Reporting Qualidade, Governança e Ética dos Dados Business Analytics Descritivo e Diagnóstico Business Analytics Preditivo Business Analytics Prescritivo e Apoio à Decisão Integração de BI e BA nas Organizações Projeto Prático: Planeamento e Desenvolvimento Projeto Prático: Apresentação e Discussão
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Objetivos
Objetivos
Compreensão dos conceitos fundamentais de Business Intelligence (BI) e Busine Analytics (BA) - diferenças e complementaridades. Domínio da arquitetura e funcionamento dos sistemas de Business Intelligence - modelação de um Datawarehouse, processo ETL e análise de dados Capacidade de análise descritiva e visualização de dados Aplicação de técnicas preditivas e prescritivas Garantia de qualidade e ética na gestão de dados Integração prática de BI e BA em contexto organizacional Desenvolvimento de soluções analíticas orientadas a problemas
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Metodologias de ensino
Metodologias de ensino
Por descrever
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
Bolton, J. (Ed.). (2019). Data Warehousing Essentials. Larsen and Keller Education. Deckler, G. (2022). Learn Power BI: A comprehensive, step-by-step guide for beginners to learn real-world business intelligence, 2nd Edition (2nd ed. edition). Packt Publishing Kelly, N. (2021). Delivering Data Analytics: A Step-By-Step Guide to Driving Adoption of Business Intelligence from Planning to Launch (1st edition). Kogan Page. Kimball, R. (2013). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition (3 edition). Wiley. Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2023). Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support (12th edition) Pearson. Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly Media.
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Avaliação
Avaliação
Componente Teórica
- Assiduidade, Teste Final – 40%
- Teste Final (30%)
- Assiduidade (10%)
Componente Prática
- Projeto Prático – 60%
Nota mínima em cada componente 9,5 valores em 20.
- Assiduidade, Teste Final – 40%
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Mobilidade
Mobilidade
Não
