Objetivos de aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)
- Compreender e aplicar conceitos fundamentais (CF) de ciência de dados e ciência da informação aplicados à agricultura; - Compreender os princípios e conceitos fundamentais da experimentação, e efectuar a respetiva análise estatística ; - Utilizar ferramentas informáticas para o tratamento e análise de dados; - Desenvolvimento de competências de analise e pensamento critico na interpretação de resultados; - Desenvolvimento de competências de gráficas de transmissão de informação.
Conteúdos programáticos
Análise e interpretação de dados: Análise Exploratória de Dados, Estatísticas básicas para análise de dados e sua interpretação; Fundamentos da Inferência; Testes de Hipóteses Dashboards e Relatórios Interativos na agricultura: Construção de gráficos interativos; Relatórios dinâmicos
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
Os conteúdos programáticos estão em total consonância com os objetivos de aprendizagem, assegurando a consolidação de conceitos fundamentais, a aplicação de métodos estatísticos e a utilização de ferramentas digitais. Essa articulação promove o desenvolvimento de competências analíticas, críticas e comunicacionais, fundamentais para a interpretação e a transmissão eficaz de dados na agricultura.
Metodologias de ensino e de aprendizagem específicas da unidade curricular articuladas com o modelo pedagógico
A unidade curricular será lecionada em aulas teórico-práticas, combinando exposição dialogada de conceitos com atividades práticas de análise de dados e utilização de ferramentas digitais. Esta metodologia, alinhada com o modelo pedagógico centrado no estudante, promove a integração entre teoria e prática, o desenvolvimento de competências analíticas e a capacidade crítica na interpretação e comunicação de resultados.
Avaliação
A avaliação da unidade curricular será realizada por um dos seguintes métodos:
Avaliação Contínua: realização de uma prova prática e de uma prova teórico-prática. Nenhuma das provas poderá ter nota inferior a 10. A nota final corresponde à média aritmética das duas provas. Apenas os alunos com 75% de frequência às aulas são elegíveis para a dispensa do exame final através da Avaliação por Provas.
Exame Final: prova teórico-prática, cuja aprovação requer igualmente uma classificação igual ou superior a 10 valores.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
As aulas teórico-práticas articulam a exposição de conceitos com a sua aplicação prática, assegurando o desenvolvimento das competências previstas. A avaliação por provas teórico-práticas verifica tanto a compreensão teórica como a capacidade de análise, interpretação e comunicação de resultados, garantindo a coerência com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular.
Bibliografia de consulta (existência obrigatória)
- Grolemund, G. (2014). Hands-On Programming with R. O'Reilly Media - Luck, J. D. et al. (2015). Improving Yield Map Quality by Reducing Errors through Yield Data File Post-Processing. EC2005 - Pataro, A. (2019). Dominando o Excel 2019. São Paulo: Edições Novatec - Rayhan Shaheb, Md., Sarker, A., A. Shearer, S. (2022). Precision Agriculture for Sustainable Soil and Crop Management. DOI: 10.5772/intechopen.101759 - Stanton, J. M. (2013). Introduction to data science. Syracuse University - Wickham, H. et al. (2023). R para Ciência de Dados (2 ed), https://pt.r4ds.hadley.nz/ -Dytham, C. (2003). Choosing and Using Statistics: A Biologist's Guide (2nd ed.). Blackwell Publishing, 249 pp. -Eason G., Coles C.W., Gettinby G. (1996). Mathematics and Statistics for the Bio-Sciences. John Wiley&Sons Inc., 1986. -Murteira B., Ribeiro C.S., Silva J.A., Pimenta F., Pimenta C. (2015). Introdução à Estatística (3ª ed.) Escolar Editora.
