Universidade Federal do Espírito Santo

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Informações Gerais
Disciplina:
Sistemas de apoio à decisão ( TEC16457 )
Unidade:
Departamento de Tecnologia Industrial
Tipo:
Obrigatória
Período Ideal no Curso:
7
Nota Mínima para Aprovação:
5.00
Carga Horária:
60
Número de Créditos:
3

Objetivos
Espera-se que ao final da disciplina os alunos sejam capazes de aplicar técnicas de extração de dados e informações gerenciais estratégicas; aplicar as ferramentas para apoio à decisão; compreender as características e funcionalidades dos sistemas de informação para auxiliar no processo decisório, destacando tecnologias, modelagem e construção de um Sistema de Apoio à Decisão (SAD); compreender o processo de decisão e processo decisório; analisar SAD e as tecnologias utilizadas; modelar SAD. Vivenciar atividades de extensão como forma ativa de autotransformação e transformação de seu entorno.

Ementa
Conceituar sistemas informatizados de apoio à decisão, sua arquitetura e paradigma. Ferramentas e linguagens para desenvolvimento de SAD. Banco de dados para SAD: Data Warehouse. Banco de modelos para SAD: OLAP. Qualidade de dados. Pré-processamento. Conceitos de análise descritiva, preditiva e prescritiva, data mining, text mining. Conceitos de Big Data, Visualização de Dados. Quinze horas dedicadas à atividade de extensão vinculadas ao Projeto de Extensão Conexão DTI Setor Produtivo.

Bibliografia
SHARDA Ramesh, Business Intelligence e Análise de Dados para Gestão do Negócio. 4a Edição. Bookman. 2019 Silva, Introdução à Mineração de Dados - Com Aplicações em R. Disponível em: Bem-vindo a Biblioteca Digital da Cengage Learning Brasil, Grupo GEN, 2016 Goldschmidt, Ronaldo. Data Mining. Disponível em: Minha Biblioteca, (2nd edição). Grupo GEN, 2015. Santos, Roger Robson, D. et al. Fundamentos de Big Data. Disponível em: Minha Biblioteca, Grupo A, 2021.

Bibliografia Complementar
GOMES, Luiz Flavio Autran Monteiro; GOMES, Carlos Francisco Simões. Tomada de decisão gerencial: enfoque multicritério. 4. ed. rev. e ampl. São Paulo: Atlas, 2012. Vida, Edinilson da, S. et al. Data warehouse. Disponível em: Minha Biblioteca, Grupo A, 2021. Morais, Izabelly Soares, D. et al. Introdução a Big Data e Internet das Coisas (IoT). Disponível em: Minha Biblioteca, Grupo A, 2018. Grus, Joel. Data Science do Zero. Disponível em: Minha Biblioteca, Editora Alta Books, 2021. Schaedler A., Mendes G. Santos. Business Intelligence. Editora Intersaberes Edição: 1° (2021)
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