Introdução à análise de dados em Python

Código:

IADP01

Sigla:

IADP

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
CNAEF	Engenharia e técnicas afins

Ocorrência: 2023/2024 - 1S (de 01-09-2023 a 29-02-2024)

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia e Gestão Industrial
Curso/CE Responsável:	Introdução à análise de dados em Python

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
IADP	1	Plano de estudos oficial	1	-	1,5	-	4
L.BIO	3	Plano Oficial do ano letivo	3	-	1,5	-	4
L.EA	2	Plano Oficial	2	-	1,5	-	4
L.EC	48	Plano de estudos oficial	2	-	1,5	-	4
L.EEC	148	Plano Oficial	2	-	1,5	-	4
L.EGI	17	Plano Oficial do ano letivo	2	-	1,5	-	4
L.EIC	240	Plano Oficial	2	-	1,5	-	4
			3
L.EM	11	Plano de Estudos Oficial	3	-	1,5	-	4
L.EMAT	7	Plano Oficial do ano letivo 2021	3	-	1,5	-	4
L.EMG	6	Plano de estudos oficial a partir de 2008/09	2	-	1,5	-	4
			3

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

Procura-se que os estudantes adquiram competências transversais na resolução de problemas de gestão e análise de dados com recurso à linguagem Python e às suas bibliotecas, nomeadamente utilizando séries de dados disponíveis na Pordata e no INE.

Resultados de aprendizagem e competências

Pretende-se que os estudantes desenvolvam as seguintes competências no final da UC:

• Utilização de Python e suas bibliotecas de suporte à análise de dados.
• Compreensão dos conceitos essenciais da análise e gestão de dados.
• Resolução de problemas envolvendo um grande volume de dados, nomeadamente utilizando séries de dados disponíveis na Pordata e no INE.

Modo de trabalho

B-learning

Programa

Nesta Unidade Curricular procura-se que os estudantes adquiram competências transversais na resolução de problemas de gestão e análise de dados com recurso à linguagem Python e às suas bibliotecas.
O programa, estruturado em cinco módulos sequenciais, prevê a abordagem dos seguintes tópicos:

• Programação em Python.
• Utilização de bibliotecas de Python (pandas, numpy, matplotlib, etc).
• Interface Python com folhas de cálculo (MS-Excel).

Bibliografia Obrigatória

Peter Wentworth; Learning with Python 3 (RLE)
Charles R. Severance; Python for everybody

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

A lecionação desta unidade curricular baseia-se numa abordagem de elearning suportada na plataforma Moodle. Estão previstos os seguintes tipos de atividades:

1- Visualização de vídeos e consulta de documentos sobre os diferentes tópicos, bem como o acesso a referências bibliográficas e links diversos;

2- Resolução de exercícios propostos;

3- Avaliação distribuída (online) sobre os tópicos apresentados

4- Sessões de apoio e feedback (opcionais);

5- Avaliação final

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Teste	100,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	28,50
Frequência das aulas	12,00
Total:	40,50

Obtenção de frequência

classificação superior a 85% no teste de transição

Fórmula de cálculo da classificação final

• Os métodos de avaliação terão por base duas componentes:
  
  
  
  • Uma componente distribuída, sob a forma de resposta a questões (quizzes) no moodle: ao longo da unidade curricular, e por forma a poderem avançar nos diferentes módulos da UC, os estudantes terão que ir respondendo a conjuntos de questões (quizzes); os estudantes serão admitidos ao módulo “n+1”, caso tenham obtido uma classificação superior a 85% no teste de transição “n -> n+1”.
  
  
  • Uma componente presencial, sob a forma de realização de um exame com duração de 1h30m em sala de computadores na FEUP
  
  
  
  


• Fórmula de cálculo da classificação final = 100% exame


• De acordo com o GR 02/11/2020, Cap II, art 13º, ponto 1, a classificação final será expressa numa escala numérica inteira de 0 a 20 valores.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

A obtenção de aprovação a esta CT em exame em época especial, requer a aprovação nas duas seguintes componentes:

- Componente distribuída (caso não tenha sido realizada durante o semestre letivo), que poderá ser substituída pela realização no Moodle do "Global Quiz" (com a respetiva aprovação) nos 15 dias anteriores à data do exame;

- Componente de exame final, a ser realizada através de prova presencial, com duração de 1:30h em sala de computadores na FEUP. Só tem acesso ao exame final, quem tiver obtido aprovação prévia na componente distribuída da CT.

Melhoria de classificação

Está prevista a melhoria de classificação para os estudantes que o requeiram.
Nestes casos, a avaliação será realizada na época de recurso, via exame em que o mesmo terá a ponderação de 100%.