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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto
 
Administração
 
Disciplina: RAD2810 - Análise de Dados para Gestão de Negócios
Business Analytics

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2022 Desativação:

Objetivos
Aplicar técnicas de estatística multivariada e aprendizagem estatística para auxiliar a tomada de decisão em áreas específicas de organizações. 
Apply multivariate statistical techniques and statistical learning to assist decision making in specific areas of organizations.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
3586121 - Evandro Marcos Saidel Ribeiro
3049323 - Ildeberto Aparecido Rodello
 
Programa Resumido
Introdução; visual analytics; domínios específicos do business analytics: aplicações em áreas de marketing, recursos humanos, finanças, cadeia de suprimentos, detecção de fraudes. 
Introduction; visual analytics; specific business analytics domains: applications in the areas of marketing, human resources, finance, supply chain, fraud detection.

 
 
 
Programa
Introdução; histórico sobre business intelligence, business analytics e visual analytics; aplicações específicas com programação em Python e R: marketing analytics; RH analytics; financial analytics, supply chain analytics, detecção de fraudes. 
Introduction; background on business intelligence, business analytics, and visual analytics; specific applications with programming in Python and R: marketing analytics; HR analytics; financial analytics, supply chain analytics, fraud detection.

 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas expositivas e utilização de software para análise de dados.
Critério
Provas teóricas (P), listas de exercícios (L) e trabalhos práticos (T). A nota final será a média ponderada das notas P, L e T, obtidas pelo aluno durante o semestre.
Norma de Recuperação
Estará apto a efetuar a prova de reavaliação o aluno que tiver como média final na disciplina uma nota igual ou superior a três (3,0) e inferior a cinco (5,0), e tiver, no mínimo, 70% (setenta por cento) de freqüência às aulas. O cálculo de uma média aritmética simples será feito com a nota da prova de reavaliação e a média final obtida pelo aluno na disciplina. Se esta média resultar em nota igual ou superior a cinco (5,0), o aluno será aprovado.
 
Bibliografia
     
Bibliografia Principal
Ramesh Sharda, Dursun Delen e Efraim Turban, Business Intelligence e Análise de Dados
para Gestão do Negócio, Bookman, 2019, ISBN-13: 978-8582605196
Dinabandhu Bag, Business Analytics, Routledge 2016, ISBN: 978-1-138-91612-8.
Christian Albright e Wayne L Winston, Business Analytics: Data analysis and decision
making; Cengage Learning, 2012, ISBN: 978-1-305-94754-2.
Benjamin Bengfort, Tony OjedaRebecca Bilbro, Applied Text Analysis with Python: Enabling
Language-Aware Data Products with Machine Learning, O’Reilly Media, 2018, ISBN: 978-1-
491-96304-3.
Bibliografia Complementar
Cole Nussbaumer Knaflic,Storytelling with data: a data visualization guide for business
professionals, Willey, 2015, ISBN: 978-1-119-00225-3.
Dean Abbott, Applied Predictive Analytics: Principles and Techniques for the Professional
Data Analyst, Willey, 2014, ISBN: 978-1-118-72796-6.
 

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