CURSO

Engenharia de Produção

ESTRUTURA CURRICULAR

Engenharia de Produção Par775/17

PROFESSOR

Johnny Rocha Jordan

DISCIPLINA

Nome

Cód.

Sem.

Créditos

C. Horária

Business Intelligence (BI)

0-18117

8º

4

80

EMENTA

Sistemas Supervisórios. Modelos e sistemas computacionais para a análise de dados quantitativos e qualitativos em processos de decisão. Visualização e análise de dados.

OBJETIVO GERAL

Desenvolver no acadêmico a capacidade de construir relatórios de BI profissionais e de analisar e interpretar os dados de forma estatística os resultados obtidos.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

1.Entender a metodologia de banco de dados; 2.Proporcionar conhecimentos para a definição do tipo de relacionamento de dados a ser adotado; 3.Conhecer as diferentes formas de análise qualitativa e quantitativa de dados; 4.Saber interpretar os resultados estatísticos a partir dos relatórios criados.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

UN.

CONTEÚDOS

C.H.

1

Sistemas Supervisórios.

10

2

Modelos e sistemas computacionais para a análise de dados quantitativos e qualitativos em processos de decisão.

45

3

Visualização e análise de dados.

35

TOTAL DE HORAS

90 h

Estratégias:AEX, ED

SISTEMÁTICA DE AVALIAÇÃO

CONHECIMENTOS

Através de avaliações escritas, exercícios e estudos dirigidos.

HABILIDADES

Curiosidade intelectual, pontualidade e assiduidade, participação nas atividades dirigidas pelo professor em sala de aula e postura do acadêmico.

ATITUDES

Interpretação de exercícios e capacidade de apontar soluções relacionando teoria e prática.

OUTRAS

O conteúdo será avaliado através de no mínimo duas avaliações e estudos dirigidos, bem como pela postura do estudante.

DATAS PREVISTAS

Avaliação

Unidades

C

H

A

Valor

Data

Recuperação

Sim

Data

Avaliação 1

1 e 2

x

x

x

4.5

A definir

x

A definir

Avaliação 2

2 e 3

x

x

x

4.5

A definir

x

A definir

Integrativa

1; 2 e 3

x

x

x

1

A definir

 BIBLIOGRAFIA BÁSICA

1

PRIMAK, Fábio Vinícius. Decisões como B.I. (Business Intelligence). Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2008. 151 p. ISBN 9788573937143

2

TURBAN, Efraim; SHARDA, Ramesh; ARONSON, Jay E.; KING, David. Business intelligence: um enfoque gerencial para a inteligência do negócio. São Paulo: Bookman, 2009. 253 p. ISBN 9788577803347

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

FERREIRA, Matheus Leandro. Inteligência artificial aplicada na previsão de demanda em supermercado. Lages, 2024. 74 p. (Mestrado em Sistemas Produtivos) - Universidade do Planalto Catarinense, Lages, 2024 Disponível em: http://biblioteca.uniplaclages.edu.br:8080/pergamumweb/vinculos/000003/0000034e.pdf. Acesso em: 17 mar. 2025.

2

MONTGOMERY, Eduard. Introdução aos sistemas a eventos discretos e à teoria de controle supervisório. Rio de Janeiro: Alta Books, 2004. 120 p. ISBN 8576080656

3

CAPELLI, Alexandre. Automação industrial: controle do movimento e processos contínuos. São Paulo: Livros Érica Editora Ltda, 2013. 236 p. ISBN 8536501170

4

MARIA CECÍLIA FERREIRA. Power BI® 2019. 1. São Paulo: Érica, 2020. E-Book. ISBN 9788536533872. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/books/9788536533872.

5

BROCKMAN, Jay B. Introdução à engenharia: modelagem e solução de problemas. Rio de Janeiro: Livros Técnicos E Científicos Editora S. A, 2012. 294p. ISBN 9788521617266

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