CURSO

Sistemas de Informação

ESTRUTURA CURRICULAR

Sistemas de Informação Par786/17

PROFESSOR

Silvia Aparecida Correa e Correa Moreira

DISCIPLINA

Nome

Cód.

Sem.

Créditos

C. Horária

Estatística para Soluções em Tecnologia da Informação

0-18446

8º

2

40

EMENTA

Análise estatística descritiva, exploratória e preditiva. Regressão linear, regressão múltipla, clustering. Álgebra Linear. Estatística com linguagem de programação.

OBJETIVO GERAL

Propiciar ao acadêmico as informações dos conceitos e ferramentas da estatística, onde, poderá relacionar a teoria com a prática da análise de problemas que visam na tomada de decisão.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Reconhecer a estatística como ciência e seus métodos empregados; • Conhecer o significado e a utilização das medidas de estatística descritiva; • Aplicar a estatística relacionada as medidas de tendência central e de dispersão; • Utilizar a regressão na previsão de uma variável em relação a outra; • Extrair um modelo matemático que faça uma relação de uma variável em relação a outra com a regressão; • Reconhecer o clustering como um conjunto de técnicas que visa fazer agrupamentos automáticos de dados segundo o seu grau de semelhança; • Conhecer e utilizar a metodologia de inferência estatística; • Utilizar-se das linguagens de programação para análise de dados.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

UN.

CONTEÚDOS

C.H.

1

Apresentações de professor e alunos. Apresentação da disciplina
Apresentação do plano de ensino

02

2

Análise de estatística descritiva, exploratória e preditiva
Análise de estatística descritiva
Estatística exploratória
Estatística preditiva

10

3

Regressão linear, regressão múltipla, clustering.
Regressão linear
Regressão múltipla
Clustering

10

4

Álgebra linear
Matrizes e suas operações; tipos de matrizes
Determinantes: conceito; propriedades operatórias
Sistemas lineares: conceito; operações elementares
3Espaços vetoriais: conceito; vetores no plano e no espaço; produto escalar
Transformações lineares
Autovalores e autovetores

08

5

Estatística com linguagem de programação
Análise de dados com o uso de excel;
Gráficos de análise descritiva;
Estatística descritiva: medidas de posição e de variabilidade;
resolver problemas estatísticos na prática com o uso de fórmulas no Excel
Inferência estatística: Teste de hipótese para uma amostra
Uso de software para comparação de duas médias e outra situação como teste de Tukey.

10

TOTAL DE HORAS

40 h

Conforme o Art. 4º da Resolução do CONSUNI nº 292/2017, os alunos cumprirão em 8 aulas adicionais a seguinte Atividade Extraclasse: Elaboração de um projeto para tomada de decisão junto a análise de dados com as ferramentas estatísticas.

Estratégias:*Descrição das Estratégias: AGM - AGC - AEX - APE – ARM – DG – EC – EX – TG - TI.

SISTEMÁTICA DE AVALIAÇÃO

CONHECIMENTOS

Solução de exercícios em classe e extraclasse. Conhecer fórmulas, regra e conceitos para ser aplicado em problemas reais. Aplicação dos conhecimentos adquiridos em questões apresentadas nas avaliações.

HABILIDADES

Utilização correta dos conceitos e dos conteúdos afins já estudados. Capacidade de interpretar problemas reais. Resolução correta das questões apresentadas em exercícios e avaliações.

ATITUDES

Interesse, criatividade, participação e envolvimento com a disciplina. Assiduidade, respeito e ordem. Participação nas aulas. Interação e compromisso no trabalho de equipe

OUTRAS

Avaliações individuais e Avaliação integrativa

DATAS PREVISTAS

Avaliação

Unidades

C

H

A

Valor

Data

Recuperação

Sim

Data

Avaliação 01

2 e 3

x

x

x

2.0

A definir

x

A definir

Avaliação 02

4 e 5

x

x

x

2.0

A definir

x

A definir

Trabalhos da disciplina

Todas

x

x

x

3.0

A definir

Avaliação integrativa

Todas

x

x

x

3.0

A definir

 BIBLIOGRAFIA BÁSICA

1

BARBETTA, Pedro Alberto; REIS, Marcelo Menezes; BORNIA, Antonio Cezar. Estatística para cursos de engenharia e informática. 2. ed. São Paulo: Editora Atlas Ltda, 2009. 410 p.

2

DOWNING, Douglas; CLARK, Jeffrey. Estatística aplicada. 3.ed. São Paulo: Saraiva, 2011. 455 p. (Série essencial). ISBN 9788502104167.

3

STRANG, Gilbert. Álgebra Linear e suas aplicações. 4.ed. São Paulo: Cengage Learning, 2010. 444p. ISBN 9788522107445

 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

1

ARA, Amilton Braio; MUSETTI, Ana Villares; SCHNEIDERMAN, Boris. Introdução à estatística. São Paulo: Editora Edgard Blücher Ltda, 2003. 152 p. ISBN 852120320-9

2

TOLEDO, Geraldo Luciano. Estatística básica. 2. ed. São Paulo: Editora Atlas Ltda, 1995. 459 p.

3

LIMA, Elon Lages. Geometria analítica e álgebra linear. Rio de Janeiro: IMPA, 2001. 305 p. (Coleção matemática universitária). ISBN 852440185-0.

4

COSTA, Sérgio Francisco. Introdução ilustrada à estatística. 4.ed. São Paulo: Harbra, 2005. 399 p. ISBN 852940288x

5

MOORE, David S. A estatística básica e sua prática. 3.ed,. São Paulo: LTC, 2005.

obs:A avaliação será Processual e Contínua, com base nas avaliações e das atividades realizadas em todas as aulas. A recuperação de cada atividade acontecerá após correção da avaliação. Os materiais da disciplina, atividades e as aulas serão disponibilizadas no Google sala de aula e o código será disponibilizado no grupo do WhatsApp. A ausência do(a) aluno(a) no período da aula deverá ser justificada à Coordenação do Curso, por meio de formulário disponível no Portal (justificativa de faltas). No caso de mudança de decreto ou cenário, as estratégias de ensino podem sofrer modificações.