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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  MC , ME , MG , MGRHCO

Análise e Comunicação de Dados com o Excel (2 º Sem 2018/2019)

Código: 03281
Acrónimo: 03281
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Sim
Língua(s) de Ensino: Inglês, 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 6.0 0.0 h/sem 30.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 31.0 h/sem 119.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos Nenhum.
Objectivos Apresentar aos alunos as potencialidades do Excel em análise e comunicação de dados
Programa P1. Modelação básica com o Excel
P1.1. Funções matemáticas, estatísticas, texto, data/hora, procura & referência, lógicas, base de dados e de informação
P1.2. Funções financeiras
P1.3. Comandos úteis do Excel em modelação
P2. Modelação avançada com o Excel
P2.1. Análise de sensibilidade
P2.2. Otimização
P2.3. Modelos estatísticos
P2.4. Simulação de Monte-Carlo
P3. Visualização e comunicação de dados
P3.1. Tabelas
P3.2. Gráficos
P3.3. Tabelas e gráficos dinâmicos
P4. Criação de dashboards com os suplementos Excel
P4.1. Modelo de dados com o Power Pivot
P4.2. Definição de KPI
P4.3 Dashboard com o Power View
P5. Personalização do Excel
P5.1 Inserção de botões nas folhas
P5.2 Macros de comando
Processo de avaliação Avaliação periódica:
a) Teste com ponderação de 50%.
(OA 1, 2, 3).
b) Trabalho de grupo com ponderação de 50%.
(OA 1, 2, 3).
A avaliação periódica exige a presença em, pelo menos, 2/3 das aulas e requer nota mínima de 7,5 valores no teste individual e no trabalho.

Avaliação por exame: prova escrita (50%) + prova em computador (50%), com classificação mínima 10 valores.

Escala: 0-20 valores.
Processo de ensino-aprendizagem 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 e outros documentos
ME3. Ativas, com realização de trabalho de grupo
ME4. Experimentais, em laboratório de informática, realizando análises sobre dados reais
ME5. Autoestudo, relacionado com o trabalho autónomo (TA) do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas
Observações
Bibliografia básica Aspin, Adam (2016). High Impact Data Visualization in Excel with Power View, 3D Maps, Get & Transform and Power BI. 2nd Edition, Apress. ISBN: 78-1-4842-2399-4.

Fraser, Cynthia (2016).Business Statistics for Competitive Advantage with Excel 2016: Basics, Model Building, Simulation and Cases. Springer. ISBN: 978-3-319-32184-4.

Goldmeier, Jordan & Duggirala, Purnachandra "Chandoo" (2015). Dashboards for Excel, Apress. ISBN: 978-1-4302-4944-3.

Winston, Wayne (2016). Microsoft Excel 2016: Data Analysis and Business Modeling. 5th Edition, Microsoft Press. ISBN: 978-1-5093-0421-9.
Bibliografia complementar Camm, J., Cochran, J., Fry, M., Ohlmann, J., Anderson, D., Sweeney, D., & Williams, T. (2015). Essentials of Business Analytics, Cengage Learning. ISBN: 978-1-285-18727-3.

Krum, Randy (2014).Cool Infographics: Effective Communication with Data Visualization and Design. Wiley. ISBN: 978-1-118-58230-5.

Telea, Alexandru (2015). Data Visualization: Principles and Practice. 2nd Edition, CRC Press. ISBN: 13: 978-1-4665-8527-0.