Conhecimentos de Base Recomendados

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Objetivos

1. Entender a importância do domínio analítico na obtenção de valor baseada nos dados empresariais;
2. Compreender a função da governance de dados e os modelos e ferramentas associadas;
3. Aprender a definir e implementar uma arquitetura de dados;
4.Conhecer e utilizar modelos e tecnologias associadas à captura e gestão, análise e transformação e visualização de dados;
5. Compreender a utilização de tecnologias de data analytics no suporte à tomada de decisão, identificando o respetivo potencial (oportunidades e desafios) no sentido de capitalizar a sua aplicabilidade orientada a resultados;
6. Estruturar, gerir e implementar projetos de Enterprise Data Analytics nas organizações.

Métodos de Ensino

UC é operacionalizada através do regime de ensino flexível, com metodologias de aprendizagem mistas. Privilegia-se a combinação do regime de aulas online, com sessões presenciais. As aulas são TP, correspondendo à articulação das metodologias expositivas com as indutivas, centradas no esforço e participação do estudante.
Na vertente T privilegia-se o método expositivo/demonstrativo para apresentação dos conceitos, sempre apelando à participação ativa do estudante, e na vertente P privilegiam-se os métodos ativos que proporcionam a discussão e aplicação em casos práticos dos conhecimentos adquiridos, recorrendo à utilização de software específico. A UC poderá ainda integrar a participação de convidados com experiência profissional para introduzir e refletir sobre tópicos da sua área de especialização.

Avaliação:
- Contínua: teste (40%) e trabalho teórico-prático (40%) e atividades individuais (20%)
- Final: exame (50%) e trabalho teórico-prático (50%)

Estágio(s)

Não

Programa

A. A importância de data analytics no suporte à decisão empresarial. Transição de Business Intelligence para Business Analytics. A monetização dos dados.
B. BI e Analytics: transformação dos níveis funcionais (infraestrutura, apresentação e análise) e arquiteturas técnicas de referência.
C. A Data Warehouse. Função e conceitos. Modelo multidimensional, operações OLAP e arquitetura.
D. Aquisição, organização, análise e entrega dos dados.
E. Gestão e governance dos dados: gestão de dados-mestre, metadados, e da qualidade dos dados, privacidade e segurança e gestão do ciclo de vida da informação.
F. A função da arquitetura de dados numa organização. Descrição de componentes referentes e políticas de implementação.
G. Categorização dos domínios da análise de dados e transformação em informação: descrição, diagnóstico, predição e prescrição. Introdução às técnicas e metodologias de data analytics em casos de negócio.
H. Modelos de gestão de projetos em “enterprise data analytics”.

Demonstração de conteúdos

Para os objetivos de aprendizagem definidos de 1 a 6, e face ao programa previamente definido de A a H:
- 1 aborda o tema que permite concretizar os objetivos de aprendizagem apresentados em A;
- 2 permite atingir os objetivos de aprendizagem definidos em F;
- 3 permite alcançar os objetivos de aprendizagem definidos em E e F;
- 4 proporciona a concretização dos objetivos de aprendizagem apresentados em B, C e D;
- 5 possibilita o cumprimento dos objetivos de aprendizagem descritos em G;
- 6 permite concretizar os objetivos de aprendizagem apresentados em H.

Demonstração da metodologia

As aulas são teórico-práticas e conjugam diversas metodologias pedagógicas, quer sejam aulas online ou presenciais.
As metodologias de ensino propostas assentam em métodos de ensino-aprendizagem ativos, estimulando a participação e o envolvimento dos estudantes no seu processo de aprendizagem. As metodologias previstas fomentam assim a capacidade do estudante de aplicar competências práticas e de trabalhar de forma autónoma, aspetos cruciais deste Mestrado.
Dada a diversidade de tópicos potencialmente abordados na UC, e sendo a mesma parte constituinte de um mestrado de cariz profissional potencialmente frequentado por estudantes já experientes, propõe-se uma metodologia de ensino mais participativa e dinâmica de modo a garantir um maior envolvimento dos estudantes no respetivo processo de aprendizagem, nomeadamente através da partilha do conhecimento entre si. O objetivo é o trabalho conjunto da turma, de forma que através do estudo e partilha da aprendizagem individuais, todos os estudantes adquiram os
conhecimentos de um modo mais dinâmico face à diversidade de fontes de conhecimento (múltiplos estudantes vs docente).
A utilização do método expositivo por parte do docente (ou convidado) permite assegurar que os aspetos mais importantes dos tópicos abordados são lecionados com a abrangência e detalhe necessários para a sua compreensão. O método prático em laboratório possibilita a aprendizagem dos tópicos instanciada num portfolio de tecnologias utilizadas pelo mercado.

Docente(s) responsável(eis)

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Bibliografia