Objetivos de Aprendizagem (conhecimento, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)
Os objetivos da unidade curricular são:
Identificar e avaliar plataformas para Business Intelligence (BI) a partir de casos em organizações do desporto;
Analisar e abordar sistemas de CRM (Customer Relationship Management), Data Warehousing, Big Data, OLAP (Online Analytical Processing), técnicas de Data Mining, análise de dados estatísticos e SSD (Sistemas de Suporte à Decisão);
Saber como explorar e utilizar dados existentes nas organizações como instrumento para o suporte à decisão;
Definir metodologias para suportar a tomada de decisão em processos de decisão e reduzir a incerteza;
Conteúdos programáticos
1.Business intelligence, data science, sistemas transacionais e sistemas para o suporte à tomada de decisão;
2.Análise de dados na gestão do desporto: Obter, tratar e analisar dados quantitativos, qualitativos e linguagem natural;
3.Análise preditiva: métodos e algoritmos existentes;
4.O processo de tomada de decisão suportada em dados: decisões estruturadas, semiestruturadas e não estruturadas
Demonstração da Coerência dos Conteúdos Programáticos com os Objetivos de Aprendizagem da Unidade Curricular
Os alunos terão contacto com Business Intelligence, e exemplos de sistemas CRM (Customer Relationship Management), Data Warehousing, Big Data, OLAP (Online Analytical Processing), técnicas de Data Mining, análise de dados estatísticos e SSD (Sistemas de Suporte à Decisão); compreendendo o seu conceito, âmbito e exemplos da sua aplicação. Depois, dar-se-á de destaque como é que podem ser obtidos dados na gestão do desporto e desenvolver análises exploratórias em diferentes tipos de dados. Os alunos percebem como o modelo de análise funciona e depois poderão aprender e explorar métodos preditivos baseados na utilização de algoritmos para detetar padrões e extrair tendências. Por último, é abordado como ferramentas existentes (e.g. R, Python e Excel) , análise de dados e análises preditivas podem ser utilizadas para suportar tomada de decisão e reduzir a sua incerteza.
Metodologia de Ensino (Avaliação incluída)
As metodologias de ensino utilizadas na unidade curricular promovem a aprendizagem ativa e a resolução de problemas. As aulas teóricas são complementadas com atividades práticas, tais como: análise de casos práticos e realização de projetos. Os parâmetros de avaliação são classificados de 0 a 20 valores. Na avaliação contínua a prova escrita incide sobre os conteúdos lecionados e o projeto final e é realizado em grupo. A avaliação final é constituída por duas provas uma escrita e outra oral. Para ser aprovado, o aluno deverá ter uma média aritmética simples igual ou superior a 9,5 valores. Nota Final Avaliação Contínua = 0,5 x NotaProvaEscrita + 0,4 x TrabalhoFinal+0,1 x ApresentacaoTrabalho; Nota Final Avaliação Final = (NotaProvaEscrita+Oral)/2
Demonstração da Coerência das Metodologias de Ensino com os Objetivos de Aprendizagem da Unidade Curricular
A unidade curricular tem como objetivo dotar os alunos de competências para:
Identificar e avaliar plataformas para Business Intelligence (BI) a partir de casos em organizações do desporto;
Analisar e abordar sistemas de CRM (Customer Relationship Management), Data Warehousing, Big Data, OLAP (Online Analytical Processing), técnicas de Data Mining, análise de dados estatísticos e SSD (Sistemas de Suporte à Decisão);
Saber como explorar e utilizar dados existentes nas organizações como instrumento para o suporte à decisão;
Definir metodologias para suportar a tomada de decisão em processos de decisão e reduzir a incerteza;
Com metodologias: Que promovem a aprendizagem ativa e a resolução de problemas. As aulas teóricas são complementadas com atividades práticas, tais como: análise de casos práticos e realização de projetos
As metodologias de ensino e avaliação são coerentes com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular, pois permitem aos alunos:
Compreender os fundamentos de BI: A componente teórica aborda os conceitos e princípios básicos de BI, proporcionando aos alunos uma base sólida para a compreensão do tema.
Aplicar técnicas de análise de dados na gestão do desporto: A componente prática permite aos alunos aplicar as técnicas de análise de dados a dados reais do mundo do desporto.
Utilizar ferramentas para análise de dados e tomada de decisão: A avaliação inclui a utilização de ferramentas para análise de dados, o que permite aos alunos adquirir competências práticas para utilizar estas ferramentas.
Bibliografia de consulta (existência obrigatória)
Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2018). Business intelligence, analytics, and data science: a managerial perspective. 4th. edition. Harlow: Pearson Education.
Atwater, C., Baker, R. E., & Kwartler, T. (2022). Applied Sport Business Analytics. Human Kinetics.
Foster, G., O¿Reilly, N., & Dávila, A. (2020). Sports business management: Decision making around the globe. Routledge.
Ratten, V., & Hayduk, T. (Eds.). (2020). Statistical modelling and sports business analytics. Routledge.
Jashapara, A. (2011). Knowledge management ¿ An integrated approach. Harlow: Pearson Education.
Robinson, L., Chelladurai, P., Bodet, G., & Downward, P. (Eds.). (2012). Routledge handbook of sport management (pp. 245-255). Abingdon: Routledge.
