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(Português) Análise de Dados: Fundamentos em Análise de Dados

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Início / Study / Stand-Alone Course Units / Análise de Dados: Fundamentos em Análise de Dados
Presentation
(Português)
Conheça melhor a formação Microcredenciada em Análise de Dados: Fundamentos em Análise de Dados
No âmbito do programa IPVC OCEAN, o Politécnico de Viana do Castelo promove uma série de ações de formação microcredenciadas, centradas nas áreas da sustentabilidade, das smart cities e da análise de dados. Cada ação de formação microcredenciada apresenta três níveis: inicial, intermédio e avançado. A cada nível corresponderá um número específico de créditos, que poderão, na sua soma, ser utilizados numa pós-graduação específica.
Abaixo fique a conhecer melhor a que corresponde cada nível da ação microcredenciada em Análise de Dados: Fundamentos em Análise de Dados de nível inicial.
A formação microcredenciada em Análise de Dados: Fundamentos em Análise de Dados insere-se na área de educação e formação (CNAEF) 481 – Ciências Informáticas e tem como área secundária a 462 – Estatística. A formação irá funcionar em regime online, com índole teórica e teórico-prática. Recorrendo a um método de aprendizagem centrado no formando, a formação centra-se em casos práticos, reforçando a criatividade e o espírito crítico do mesmo, através da realização de exercícios práticos.
As competências adquiridas capacitam os formandos a compreenderem profundamente os conceitos de análise de dados e a sua importância na tomada de decisões estratégicas, dominando técnicas de estatística descritiva e aprendendo a aplicá-las na interpretação de diferentes tipos de dados. Além disso, habilitam-nos a utilizar eficazmente ferramentas como o Excel e o Power BI para recolher, limpar, transformar e visualizar dados, de forma a desenvolver dashboards interativos e personalizar gráficos para comunicar de forma clara e eficaz os resultados obtidos. Por fim, permitem-lhes aplicar os conhecimentos adquiridos em casos práticos, consolidando aprendizagens e desenvolvendo competências essenciais para o ambiente profissional.
Degree
Duration
Regime
CNAEF Area
Reasons to attend the course
(Português)
A metodologia de ensino combina elementos de aprendizagem expositivo, demonstrativo e ativo utilizando materiais de apoio como apresentações em PowerPoint (PPT), casos práticos e exercícios. Os formandos têm assim a oportunidade de adquirir conhecimento através da informação fornecida pelo formador durante as sessões de formação, para além do conhecimento adquirido na análise de estudos de caso e exercícios práticos. Desta forma, os/as formandos/as são capazes de praticar e consolidar o que aprenderam, com o auxílio do/a formador/a.
Os recursos tecnológicos e informáticos permitem o acesso aos materiais do curso, exercícios e recursos adicionais. Estes recursos permitirão também uma comunicação facilitada entre formador/a e formandos/as, permitindo interações assíncronas e síncronas, como fóruns de discussão, chats e videoconferências.
Edições em funcionamento:
Ano letivo 2024/2025
A formação confere 3 créditos (ECTS).
Bolsa Incentivo PRR
Bolsa correspondente a 50% do valor da propina a ser atribuída a quem concluir a formação com sucesso e em tempo útil.
PRR BDA: Blue Design Alliance (02/C06-i03.03/2021.PID-23)

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Access conditions
(Português)
Conhecimento elementar de matemática e experiência na utilização de ferramentas como o Excel ou o Power BI. Formação adequada para pessoas com o ensino secundário obtido por percursos de dupla certificação ou ensino secundário vocacionado para prosseguimento de estudos de nível superior. Apenas possível para >18 anos.
Conteúdos programáticos:
- Introdução à Análise de Dados | 6 horas
- Tratamento e Transformação de Dados | 6 horas
- Análise Exploratória de Dados (EDA) | 9 horas
- Visualização de Dados | 6 horas
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Goals
(Português)
- Compreender o conceito de análise de dados e a sua importância na tomada de decisão, explorando como esta prática pode fornecer insights valiosos para a gestão eficaz dos negócios.
- Dominar os conceitos básicos de estatística descritiva, reconhecendo os diferentes tipos de dados e as técnicas para descrever e resumir conjuntos de dados.
- Explorar as aplicações práticas da análise de dados em diferentes setores, identificando oportunidades de utilização desta metodologia para otimizar processos e maximizar resultados.
- Adquirir conhecimentos sobre as ferramentas Excel e Power BI para a análise de dados, e aprender a recolher, limpar, transformar e explorar dados de forma eficiente.
- Desenvolver competências na recolha, limpeza e transformação de dados, através da compreensão dos métodos e técnicas para lidar com problemas comuns como dados ausentes, duplicados e inconsistentes.
- Explorar a visualização de dados como uma ferramenta essencial na comunicação de resultados, através dos princípios de design e utilizar diferentes tipos de gráficos para representar informações de forma clara e eficaz.
- Utilizar ferramentas de visualização de dados no Power BI, criar dashboards interativos e personalizar gráficos para atender às necessidades específicas de análise.
- Aplicar os conhecimentos adquiridos em exercícios práticos de limpeza, transformação e visualização de dados, através de casos de estudo e exemplos reais para consolidar aprendizagens e desenvolver competências.
Study Plan
| Curricular Unit | Area | Type | Contact hours | ECTS | PUC |
|---|---|---|---|---|---|
| Fundamentos em Análise de Dados | EIM | S1 | TP:27.00 | 3.00 |
Coordinator

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Partnerships and internships
(Português) 
Coordinator

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(Português) 
Ana Rita Oliveira Antunes
Ana Antunes concluiu em 2017 a Licenciatura em Matemática, na Universidade do Minho, Portugal, e em 2019 finalizou o Mestrado em Engenharia de Sistemas, na mesma universidade. Conta também com uma Pós-graduação em Data Analysis for Business, no Instituto Politécnico do Cávado e do Ave, e está no programa doutoral em Engenharia Industrial e de Sistemas, na Universidade do Minho. Desde agosto, de 2023, que é colaboradora do Data CoLAB, como Data Analytics. No seu percurso profissional também foi investigadora nos centros de investigação ALGORITMI e 2Ai. É também assistente convidada, na Universidade do Minho, nas áreas de estatística aplicada e inteligência de dados.
Coordinator
