Sistemas de Informação e Análise de Dados

Código:

M.EM045

Sigla:

SIAD

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Gestão

Ocorrência: 2023/2024 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia e Gestão Industrial
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Engenharia Mecânica

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
M.EM	96	Plano de Estudos Oficial	1	-	4,5	39	121,5

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

OBJETIVO GERAL O principal objetivo da disciplina é o de preparar os alunos para projetarem sistemas de informação adequados às necessidades dos utilizadores e aos objetivos de gestão das organizações, considerando o curto, médio e longo prazo. Um segundo objetivo consiste em dar a conhecer a importância dos dados e das técnicas de análise de dados no apoio à tomada de decisão

Resultados de aprendizagem e competências

OBJECTIVOS PARTICULARES

1. Preparar os alunos para utilizarem técnicas de identificação de factores críticos de sucesso e de modelação de actividades e processos de negócio.

2. Preparar os alunos para utilizarem técnicas de modelação conceptual de informação, em particular de classes de objectos.

3. Preparar os alunos para utilizarem uma metodologia de projecto de engenharia informática.

4. Preparar os alunos para utilizarem as ferramentas informáticas disponíveis nos Sistemas de Gestão de Bases de Dados de modelo relacional, ou SGBDr, para prototipificação de Sistemas de Informação.

5. Preparar os alunos para utilizarem técnicas de modelação relacional.

6. Conhecer as várias fases do processo de análise de dados e extração de conhecimento;

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Álgebra, conhecimentos básicos de computação pessoal.

Programa

1. PROJECTO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO: Introdução aos processos de análise e modelação de sistemas e organizações; Introdução ao projecto de construção de um SI.

2. MODELAÇÃO CONCEPTUAL DE CLASSES: O Processo de Modelação Estática de Classes; Classes de Objectos, Atributos e Métodos; Ligações, Associações e Agregações Simples; Generalização e Herança Simples; Mapeamento entre o Modelo de Classes e o Modelo Relacional.

3. PROJECTO DE BASES DE DADOS: Introdução aos SGBD - Sistemas de Gestão Bases de Dados; Sistemas Relacionais e Linguagem SQL; Normalização Funcional de Dados para Concepção de BDr.

4. INTRODUÇÃO À ANÁLISE DE GRANDES QUANTIDADES DE DADOS: Data mining e o processo de extração de conhecimento; Metodologia CRISP; Construção de um modelo de classificação, metodologia e métricas de avaliação.

Bibliografia Obrigatória

José Luís Moura Borges, Teresa Galvão Dias, João Falcão e Cunha; Modelação de Dados em UML, FCA - Editora de Informática, 2015. ISBN: 978-972-722-812-6
C. J. Date; An introduction to database systems. ISBN: 0-201-19215-2 (vol.1)
V. Kotu, B. Deshpande; Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice , Morgan Kaufmann, 2014. ISBN: 0-12-801460-1

Bibliografia Complementar

Michael Blaha, William Premerlani; Object-oriented modeling and design for database applications. ISBN: 0-13-123829-9
Feliz Gouveia; Fundamentos de Bases de Dados, FCA - Editora de Informática, 2014. ISBN: 978-972-722-799-0

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

A UC decorrerá com aulas teórico-práticas em que a exposição dos conteúdos será intercalada com a resolução de exercícios de aplicação.

Será utilizada uma ferramenta de software para gestão de base de dados (MS Access ou MySQL) e uma ferramenta de software para análise de dados (R ou Rapidminer).

Software

microsoft access
Rapidminer

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	50,00
Participação presencial	0,00
Trabalho escrito	50,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de projeto	40,00
Estudo autónomo	42,50
Frequência das aulas	39,00
Total:	121,50

Obtenção de frequência

É necessário obter as classificação mínimas indicadas para ter frequência na disciplina (cf. definição de frequência, “Normas Gerais de Avaliação”, Conselho Pedagógico da FEUP).

As provas escritas serão sem consulta, sendo fornecidas as principais fórmulas eventualmente necessárias.
A avaliação terá também em conta a apresentação, correcção e qualidade do português utilizado.

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final será calculada com base nas classificações obtidas no exame (com peso 50%) e no trabalho de grupo (com peso de 50%).

P1 Exame: 50% (Nota: É necessária uma nota mínima de 6,5 em 20 para completar com sucesso esta UC. )

P2 Projecto de Grupo
P2.1 Trabalho em Access: 30%
P2.2 Trabalho em Análise de Dados: 20%

Para os alunos cuja classificação do trabalho (P2=0.3 x P2.1 + 0.2 x P2.2) exceda em mais de 5 valores a classificação do exame (P1, será atribuída para o cálculo da classificação final uma classificação ao trabalho de P2 = P1 + 5.

Os alunos que não responderem ao inquérito utilizado para definir o perfil de cada aluno no prazo estipulado terão uma penalização de até 25% na componente da classificação final correspondente ao trabalho de grupo.

Na época de recurso: A classificação obtida no trabalho e no mini-teste de access mantém o mesmo peso na classificação final na época de recurso.

Provas e trabalhos especiais

Não se aplica

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Os alunos com estatuto especial (trabalhador-estudante, militar ou atleta de alta competição) podem optar pela forma e regras de avaliação indicadas anteriormente, ou substituir as componentes P1 e P2 por uma prova prática individual em computador, a realizar em data a marcar com o docente, envolvendo um exame escrito individual e a construção do protótipo especificado em documento entregue previamente como componente de avaliação.

Esta prova terá a duração aproximada de 5 horas.

Melhoria de classificação

Os estudantes que pretendam obter melhoria da classificação nas componetes P1 ou P2 poderão também fazê-lo no ano letivo seguinte.

 

Observações

Os grupos para o trabalho de grupo serão construídos pelos docentes com base em inquéritos utilizados para definir o perfil de cada aluno.

Através de um sistema de avaliação cruzada dos elementos que compõem um grupo, cada elemento do grupo terá a possibilidade de avaliar o desempenho relativo de cada um dos restantes elementos do grupo. Esta avaliação é obrigatória e o aluno não terá classificação na componente P2 se não a efetuar.


Todo o contacto geral com os discentes será efectuado com base em mensagens de correio electrónico, em particular com base nos endereços que constam do SIFEUP.