Aviso: Se está a ler esta mensagem, provavelmente, o browser que utiliza não é compatível com os "standards" recomendados pela W3C. Sugerimos vivamente que actualize o seu browser para ter uma melhor experiência de utilização deste "website". Mais informações em webstandards.org.

Warning: If you are reading this message, probably, your browser is not compliant with the standards recommended by the W3C. We suggest that you upgrade your browser to enjoy a better user experience of this website. More informations on webstandards.org.

Sub Menu
ISCTE-IUL  >  Ensino  >  SAG

Tecnologias da Informação e Fontes de Dados nas Organizações (2 º Sem 2019/2020)

Código: 02934
Acrónimo: 02934
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Não
Língua(s) de Ensino: Português
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 3.0 0.0 h/sem 10.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 4.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 15.0 h/sem 60.0 h/sem 0.0 h/sem 75.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2016/2017
Pré-requisitos N.A
Objectivos Introduzir, em primeiro lugar, os participantes à noção estratégica das Tecnologias de Informação. Em segundo, das exigências necessárias dos sistemas de informação empresariais e das fontes de dados para uma boa execução da business analytics.
Programa CP1. As tecnologias de informação e a competitividade das empresas

CP2. Modelos e técnicas de desenvolvimento de sistemas de informação

CP3. Arquitectura da informação

CP4. Fontes de dados

CP5. Preparação e pré-processamento de dados.
Processo de avaliação A avaliação contínua inclui a realização de:
a) Teste com ponderação de 70%.
(OA 1, 2, 3).
b) Trabalho de grupo com ponderação de 30%.
(OA 1, 2, 3).
A avaliação contínua exige a presença em, pelo menos, 60% das aulas.

Os alunos em avaliação contínua que não obtenham a nota mínima de 10 valores no teste individual e de 10 no trabalho serão remetidos para exame final.
Processo de ensino-aprendizagem Todas as aulas são teórico-práticas e decorrem no laboratório de informática.

Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME):
ME1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência.
ME2. Participativas, com análise de artigos científicos.
ME3. Ativas, com realização de trabalho de grupo
ME4. Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo (TA) do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas.

Observações
Bibliografia básica Caldeira, C. (2012). Data Warehousing - Conceitos e Modelos, 2ª Edição, Lisboa, Portugal: Edições Sìlabo.
Gama, J., Carvalho, A., Faceli, K., Lorena, A. & Oliveira, M. (2012). Extração de Conhecimento de Dados: Data Mining, Lisboa, Portugal: Edições Sílabo.
Santos, M. & Ramos, I. (2009). Business Intelligence: Tecnologias da Informação na Gestão de Conhecimento, 2ª Edição, Lisboa, Portugal: FCA.


Bibliografia complementar Santos, M. F. & Azevedo, C. (2006) Data Mining - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, Lisboa, Portugal: FCA.