PLANO DE ENSINO

2025/2

CURSO

Administração

ESTRUTURA CURRICULAR

Administração Par037/22 - EC6 - Atual

PROFESSOR

Juliana Aparecida Piccoli Branco

DISCIPLINA

Nome

Cód.

Sem.

Créditos

C. Horária

Inteligência de Dados e Tomada de Decisão

0-19516

6º

2

40

EMENTA

Introdução à ciência de dados. Fundamentos básicos de big data, analytics e inteligência

artificial. Ferramentas e metodologias para a visualização e análise de dados e informações.

Alinhamento entre inteligência de dados e objetivos organizacionais. A evolução do

processo decisório no contexto da análise de dados.

OBJETIVO GERAL

Ao término da disciplina o aluno deverá compreender a transformação digital e o valor dos dados na formulação de estratégias e na tomada de decisões. Também deverá estar apto a propor ações voltadas a organizações data driven.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

- Compreender os conceitos principais de inteligência de dados, incluindo coleta, limpeza e transformação de dados. - Entender a importância da análise exploratória de dados para identificar padrões, tendências e insights relevantes. - Desenvolver habilidades para avaliar a qualidade e a confiabilidade dos dados. - Aplicar ferramentas de visualização de dados para comunicar resultados de forma clara e eficaz.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

UN.

CONTEÚDOS

C.H.

1

UNIDADE 1 – INTRODUÇÃO E VISÃO GERAL
1.1 Apresentação da disciplina
1.2 Apresentação do Plano de Ensino
1.3 Onipresença dos dados
1.4 O que são dados
1.5 Por que falamos tanto de dados hoje

06

2

UNIDADE 2 – TRANSFORMAÇÃO DIGITAL E SEUS DESDOBRAMENTOS
3.1 Transformação digital e desafios organizacionais
3.2 Conceitos e contextos

06

3

UNIDADE 3 – INTELIGENCIA DE DADOS
4.1 Objetivos
4.2 Maturidade digital
4.3 Infraestrutura de TI
4.4 Cultura orientada por dados
4.5 Origem dos dados

06

4

UNIDADE 5 – FERRAMENTA POWER BI
5.1 Introdução a ferramenta
5.2 Importação e visualização de dados
5.2 Dashboards

10

5

UNIDADE 6 – PROJETO DE INTELIGENCIA DE DADOS
6.1 Introdução ao desenvolvimento de projeto de inteligência de dados

12

TOTAL DE HORAS

40 h

Estratégias:ARS - Aula Remota Síncrona; AGM - Aula Google Meet; AGC - Atividade Google Classroom; AFE – Atividades Ferramentas Educacionais; AEX - Aula expositiva dialogada; APE – Atividades Práticas Extraclasse; ARM – Aula com Recursos Multimídia; DG – Dinâmicas de Grupo; DM – Dramatização; EC – Estudo de Caso; ED - Estudo Dirigido; ET – Estudo de Texto; EX – Exercício de Fixação; FR – Fórum; LAB – Aula em Laboratório; MAC - Mapeamento Conceitual; PAL – Palestra; SE – Seminário; SI – Simulação; TG - Trabalho em Grupo; TIG – Trabalho Integrado e em Grupo; TI - Trabalho Individual; VT - Visitas Técnicas.

SISTEMÁTICA DE AVALIAÇÃO

CONHECIMENTOS

O egresso da disciplina Fundamentos de Sistemas de Informação deverá adquirir ou ampliar conhecimento quanto sua capacidade de escolha ou de gerenciamento da infraestrutura de tecnologia da informação objetivando vantagem competitiva, ou ainda, na solução de problemas que envolvam a gestão de dados, informações e conhecimento.

HABILIDADES

Habilidade de atenção e concentração. Clareza de ideias na produção escrita. Clareza e coerência na colocação oral.

ATITUDES

Pontualidade, assiduidade. Habilidade de atenção e concentração. Clareza de ideias na produção escrita. Clareza e coerência nas colocações oral.

OUTRAS

DATAS PREVISTAS

Avaliação

Unidades

C

H

A

Valor

Data

Recuperação

Sim

Data

Avaliação Integrativa

2

A definir

Avaliação bimestral 1

2

A definir

Avaliação bimestral 2

3

A definir

Trabalhos

2

A definir

Comportamental

1

A definir

 BIBLIOGRAFIA BÁSICA

1

FABIANE BRAGA.; ELISABETH GOMES. Inteligencia competitiva tempos big data. 1. Rio de Janeiro: Alta Books, 2017. E-Book. ISBN 9788550804101. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/books/9788550804101.

2

ERICO VERAS MARQUES.; JOCILDO FIGUEIREDO CERREIA NETO. Tomada de decisões gerenciais com analítica de dados. 1. Rio de Janeiro: Alta Books, 2020. E-Book. ISBN 9788550817101. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/books/9788550817101.

3

DURSUN DELEN.; EFRAIM TURBAN; RAMESH SHARDA. Business intelligence e análise de dados para gestão do negócio. 4. Porto Alegre: Bookman, 2019. PDF. ISBN 9788582605202. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/books/9788582605202.

 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

1

LUIZ FLAVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES. Princípios e métodos para tomada de decisão. 6. São Paulo: Atlas, 2019. E-Book. ISBN 9788597021592. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/books/9788597021592.

2

KAHNEMAN, Daniel. Rápido e devagar: duas formas de pensar. Rio de Janeiro: Editora Objetiva Ltda., 2012. 610p. ISBN 9788539003839

3

COLE NUSSBAUMER KNAFLIC. Storytelling com dados. 1. Rio de Janeiro: Alta Books, 2023. E-Book. ISBN 9788550817521. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/books/9788550817521.

4

OTTO R. BEKMAN. Análise estatistica da decisão. 2. São Paulo. PDF. ISBN 9788521215448. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/books/9788521215448.

5

VICO MAÑAS, Antonio. Administração de sistemas de informação: como organizar a empresa por meio dos sistemas de informação. 3. ed. São Paulo: Érica, 2002. 282 p. ISBN 8571946353.

obs:Padronização para trabalhos referentes aos pedidos de justificativa de faltas – Curso de Administração.

O trabalho deverá ter no máximo 2 páginas.

Contendo: Página 1: Fundamentação teórica sobre o conteúdo da aula, com citações diretas e/ou indiretas de autores indicados nas referências disponíveis no plano de ensino da disciplina. É necessário seguir as normas da ABNT (NBR 10520/2023 e NBR 6023/2023).

Página 2: Análise crítica e reflexiva sobre do conteúdo correspondente à aula em que esteve ausente.

 O trabalho deve ser apresentado digitado, com: Fonte Times New Roman ou Arial, tamanho 12; Espaçamento 1,5 entre linhas; Margens padrão (superior e esquerda: 3 cm; inferior e direita: 2 cm). Texto justificado.

Explanação oral em sala de aula: o(a) professor(a) poderá solicitar uma apresentação oral sucinta (3 a 5 minutos) sobre o conteúdo elaborado, a fim de validar a aprendizagem e justificar a ausência.

Importante: O simples envio do trabalho não garante o abono. A análise será feita pelo(a) professor(a), considerando a qualidade e pertinência do conteúdo entregue, além da apresentação oral.

É expressamente proibido o uso de cópias (plágio), bem como o uso de ferramentas de inteligência artificial para a produção total ou parcial do texto. A detecção de qualquer forma de cópia ou uso indevido de IA resultará na invalidade do trabalho apresentado.