Trabalho de Extensão para Análise de Dados

Aplic de Cloud Iot e Indústria 40 em Python Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT Aluno Luiz Carlos Braiz Soares Junior Matrícula 202302819176 Tutor Gabriel Bau Matéria DGT0991 Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT INTRODUÇÃO PT 1 A Internet das Coisas IoT descreve a rede de objetos físicos incorporados a sensores software e outras tecnologias com o objetivo de conectar e trocar dados com outros dispositivos e sistemas pela internet Nessa acepção mais abrangente o termo é usado para se referir a redes compostas por milhares e até milhões de hardwares especializados com software embarcado Mesmo geograficamente dispersos eles estão conectados a uma plataforma de gestão e suporte paga em servidores remotos Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT INTRODUÇÃO PT 2 A rede de IoT cumpre tarefas específicas de forma autônoma usando funcionalidades distribuídas na nuvem Essa rede portanto é composta de várias coisas things que possuem muitos tipos Algumas dessas things são eletrodomésticos câmeras smartphones tablets termostatos equipamentos industriais atenuadores e sensores dos mais diversos até veículos e aeronaves não tripuladas Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT INTRODUÇÃO PT 3 Things são dispositivos desenhados para fins específicos Eles são capazes de Coletar dados do ambiente em que se encontram Realizar algum processamento Transmitir tais dados pela internet Estabelecer uma comunicação entre si e com servidores chamados de gateways ou brokers Portanto qualquer aparelho conectado capaz de minimamente coletar e transmitir dados trabalhando de forma independente ou em sincronia com outros aparelhos é considerado um dispositivo de IoT Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT BIG DATA E INTERNET PT 1 O número de dispositivos de IoT conectados à internet vem crescendo vertiginosamente a cada ano Em breve haverá dezenas centenas ou talvez milhares de bilhões de dispositivos conectados a ela e todos gerando telemetria Isso significa a existência de bilhões de fontes de dados conectadas trabalhando simultaneamente e em tempo real Por isso muitos especialistas projetam que a internet como temos hoje em dia estará sobrecarregada em poucos anos Eles afirmam que a comunicação é um gargalo crítico que precisa ser resolvido rapidamente Além disso esses bilhões de dispositivos de IoT serão como datacenters distribuídos globalmente o que leva muitos estudiosos a afirmarem que a IoT será o novo Big Data O volume a velocidade de atualização a variedade e a distribuição dessas fontes de dados serão maiores do que quaisquer estrutura de Big Data existente hoje em dia Consultorias especializadas estimam que já existem atualmente cerca de 20 bilhões de dispositivos de IoT operando no mundo Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT BIG DATA E INTERNET PT 2 Com o objetivo de facilitar a integração dos dispositivos a coleta e o processamento dos dados é comum a adoção de plataformas de computação em nuvem como as de IBM Cloud Google Cloud Microsoft Azure e AWS Cloud Essas plataformas possuem soluções que permitem a rápida integração de dispositivos e ferramentas que fazem a análise dos dados gerados gerando informação para a empresa para que ela possa otimizar os seus processos IDENTIFICAÇÃO DO ALUNO Pular para a pergunta 1 RESPOSTAS DOS PARTICIPANTES Formulário de avaliação sobre atividade de extensão Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT Formulário qualitativo sobre resultados obtidos através da atividade de extensão realizado na sede da Defensoria Pública da União em MaceióAL versando sobre a divulgação incentivo e aplicabilidade da Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT Indica uma pergunta obrigatória 05042025 2225 Formulário de avaliação sobre atividade de extensão Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT httpsdocsgooglecomformsd1lvy8n0ekGu3OgToTIkyQoFGamkVJa8jelIE5q24fvTcedit 14 1 Marcar apenas uma oval Outro Administrativo Atendimento Coordenação Informática 2 Marcar apenas uma oval Sim Não 3 4 Marcar apenas uma oval Sim Não Qual sua área de atuação na empresa Através da atividade de extensão do aluno você foi apresentado a novos conhecimentos sobre principalmente os temas Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT Com base na resposta anterior qual a importância da integração de dados e informações entre os dispositivos utilizandose das ferramentas apresentadas A solução proposta conhecimento compartilhado e aplicação da resolução satisfizeram seu objetivo em melhorar suas atividades 05042025 2225 Formulário de avaliação sobre atividade de extensão Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT httpsdocsgooglecomformsd1lvy8n0ekGu3OgToTIkyQoFGamkVJa8jelIE5q24fvTcedit 24 5 Marcar apenas uma oval 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Este conteúdo não foi criado nem aprovado pelo Google De modo em geral qual a sua satisfação com a experiência proposta nesta atividade de extensão Formulários 05042025 2225 Formulário de avaliação sobre atividade de extensão Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT httpsdocsgooglecomformsd1lvy8n0ekGu3OgToTIkyQoFGamkVJa8jelIE5q24fvTcedit 34 05042025 2225 Formulário de avaliação sobre atividade de extensão Integração Com Sistemas de Cloud Para IoT httpsdocsgooglecomformsd1lvy8n0ekGu3OgToTIkyQoFGamkVJa8jelIE5q24fvTcedit 44 DIAGNÓSTICO E TEORIZAÇÃO 11IDENTIFICAÇÃO DAS PARTES ENVOLVIDAS E PARCEIROS Descrever as partes envolvidas no projeto quem é o público da comunidade local envolvido na atividade incluindo perfil socioeconômico escolaridade gênero faixa etária dados sociais e quantidade estimada de participantes dentre outras informações importantes Nesta etapa é importante demonstrar quem são as pessoas envolvidas na sua atividade de extensão Lembrese você escolhe qual público deseja escolher para realizar esta atividade Exemplo As partes envolvidas nesta atividade extensionista são colaboradores da ONG XXXXXXXXXX que atualmente planeja seus projetos socais apenas com demandas pontuais causando ações muito restritas e localizadas A ONG visa atender aproximadamente 1000 usuários da região de XXXXXXXXXX predominantemente moradores de baixa renda e residentes nos arredores O nome completo da ONG é XXXXXXXX CNPJ ZZZZZZZZZZZ endereço completo YYYYYYYYYY website httpswwwaaaaaabbbcombr Os principais colaboradores da ONG e seus cargos são Joao da SilvaDiretor Maria da SilvaGerente e etc Observe que seu texto deve ser compatível com o previsto na Seção Descrição do Público Envolvido do Plano de Aprendizagem dessa Disciplina 12SITUAÇÃOPROBLEMA IDENTIFICADA Apresentar os problemas identificados na comunidade local que motiva a elaboração desta atividade de extensão Nesta etapa devese demonstrar de maneira clara a situaçãoproblema vivenciada no local escolhido para realizar a sua atividade Mas o que é uma situaçãoproblema É a principal dor ou queixa reconhecida na escuta desta comunidade Você deverá realizar encontrosconversastrocas com os indivíduos ou grupos da comunidade local para identificar quais são estas dores Exemplo A ONG XXXXX enfrenta desafios significativos no planejamento de suas ações sociais devido á carência de organização e interpretação dos dados socioeconômicos da região de YYYYYYY Isto resulta em ações muito restritas e localizadas gerando bem menos impacto social que o possível e desejável 13 DEMANDA SOCIOCOMUNITÁRIA E MOTIVAÇÃO ACADÊMICA Citar a situaçãoproblema da comunidade e esclarecer de que maneira isto impacta a vida social educacional cultural eou econômica das pessoas envolvidas Nesta etapa você descreverá como os conteúdos estudados na disciplina permitem que ajude esta comunidade a solucionar ou reduzir as queixas identificadas Aqui você descobrirá a importância de estudar e como isto pode melhorar a vida das pessoas à sua volta Exemplo Realizar o tratamento dos dados socioeconômicos fornecidos pelo IBGE para a região de YYYYYYYY utilizando técnicas de Big Data e a linguagem Python permitirá uma visualização melhor de perfil socioeconômico da região bem como suas reais necessidades Esta atividade proporciona a aplicação prática de técnicas de Big Data e tratamento de dados enriquecendo sua formação acadêmica e técnica Observe que a Demanda sociocomunitária deve ser compatível com as Seções Objetivos e Objetivos Sociocomunitários do Plano de Aprendizagem dessa Disciplina 14 OBJETIVOS A SEREM ALCANÇADOS EM RELAÇÃO À SITUAÇÃO PROBLEMA IDENTIFICADA Descrever entre um e três objetivos no máximo que devem ser alcançados com o desenvolvimento da atividade de extensão Os resultados esperados de uma atividade de extensão devem ser claros específicos possíveis de serem medidos e com prazo de realização para que a comunidade participe e avalie o alcance dos objetivos Lembrese os objetivos devem ser definidos com verbos de ação verbo no infinito de maneira clara em forma de tópicos quando for mais de um correspondentes aos resultados que a atividade de extensão realizada por você pretende alcançar Exemplo Fornecer uma visualização de dados socioeconômicos regionais até o final do semestre treinar os funcionários da ONG no uso da ferramenta e possibilitar leitura efetiva do perfil socioeconômico da localidade Observe que estes objetivos a serem devem ser compatívelis com as Seções Objetivos e Objetivos Sociocomunitários do Plano de Aprendizagem dessa Disciplina 2 PLANEJAMENTO PARA DESENVOLVIMENTO DA ATIVIDADE 21PLANO DE TRABALHO COM CRONOGRAMA DAS ATIVIDAS Descrever o plano de trabalho o que fazer quando fazer como fazer para quem fazer onde fazer incluindo informações sobre cada uma das ações a serem executadas para alcançar os objetivos da atividade de extensão O que fazer indique a ação que precisa ser realizada Quando fazer quando será realizada a ação prazo de realização Como fazer como você realizará esta ação incluindo os recursos mínimos necessários Para quem fazer quem irá participar desta ação Onde fazer local em que realizará a ação Exemplo Objetivo Fornecer uma visualização de dados socioeconômicos regionais até o final do semestre treinar os funcionários da ONG no uso da ferramenta e possibilitar leitura efetiva do perfil socioeconômico da localidade Prazo até a data X Ação 1 Obtenção das bases de dados relativas a região junto á parte envolvida Data limite para realização da Ação 1 Ação 2 Realizar o tratamento de dados em Python nos dados obtidos Data limite para realização da Ação 2 Ação 3 Criar visualização de dados eficientes para a interpretação dos dados auxiliando na tomada de decisão das partes envolvidas Data limite para realização da Ação 3 Ação 4 Realizar reunião de apresentação e treinamento para os colaboradores da ONG na manipulação das visões de dados Data limite para realização da Ação 4 Ação 5 Realizar pesquisa de satisfação com os colaboradores para mensurar o atingimento do objetivo da atividade extensionista Data limite para realização da Ação 5 Outras ações que considere pertinente 22ENVOLVIMENTO DO PÚBLICO PARTICIPANTE Apresentar como a comunidade atuará no planejamento desenvolvimento e avaliação da atividade de extensão O diálogo constante com esses grupos ou indivíduos é fundamental para que ocorra a interação entre a instituição de ensino e a comunidade É preciso deixar claro como essa troca de informações dados e conhecimentos ocorre entre o estudante e os participantes da sua atividade Lembrese é imprescindível produzir registros ex fotos capturas de tela mensagens formulários etc das reuniões discussões interações para evidenciar os encontros garantindo a demonstração do envolvimento da comunidade na sua atividade Todos estes registros devem entrar na Seção Evidências das Atividades Realizadas Exemplo Reunião de levantamento de requisitos junto aos colaboradores da ONG Reunião intermediária de demonstração das visões de dados para obter sugestões dos colaboradores Reunião de treinamento para ensinar os colaboradores a manipular e interpretar as visões Reunião de avaliação para obter a opinião dos colaboradores da ONG sobre o atingimento do objetivo 23AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS ALCANÇADOS Descrever os instrumentos que serão usados para avaliar como a atividade de extensão ajudou a comunidade na redução de suas queixas ou problemas identificados Além disto é importante também descrever o que você espera em termos de resultado com a realização da sua atividade Exemplo Objetivo Fornecer uma visualização de dados socioeconômicos regionais até o final do semestre treinar os funcionários da ONG no uso da ferramenta e possibilitar leitura efetiva do perfil socioeconômico da localidade Prazo até a data X A eficácia da utilização das visões de dados através da comparação das demandas percebidas antes e depois da implementação do tratamento dos dados Análise da satisfação dos funcionários e usuários através de questionários e Observação direta da eficiência das ações planejadas pela ONG 3 ENCERRAMENTO DA ATIVIDADE 31RELATO DA EXPERIÊNCIA INDIVIDUAL NO DESENVOLVIEMTNO DO PROJETO Seu relato precisará conter 1 CONTEXTUALIZAÇÃO Explicar a experiência de extensão vivenciada contextualizando a sua participação explicando ainda como teoria e os conteúdos dessa disciplina foram aplicados na prática a partir desta troca com a comunidade local 2 METODOLOGIA Descrever que métodos foram usados para realizar sua atividade de extensão isto é dinâmicas de grupo entrevistas questionários ou algum outro método de levantamento de dados e explicar o que foi efetivamente executado incluindo os detalhes de implementação 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO Detalhar os resultados obtidos na atividade realizada como por exemplo os impactos que ela gerou na comunidade envolvida as facilidades e dificuldades que você enfrentou durante esta experiência e quais descobertas e aprendizagens teve neste processo Exemplo 1 Contextualização A experiência proporcionou uma compreensão aprofundada dos desafios reais enfrentados pela comunidade e das soluções tecnológicas que podem ser aplicadas para resolvêlos A colaboração com a ONG também me permitiu notar a importância do trabalho em equipe e da comunicação eficaz em projetos de tratamento e análise de dados 2 Metodologia devem ser fornecidos os detalhes técnicos do processo de tratamento como bibliotecas utilizadas etc 3 Apresentar os resultados conforme definido na Seção Avaliação dos Resultados Alcançados Por exemplo 1 Qual foi a eficácia da visão de dados produzida conforme análise comparativa das necessidades percebidas antes e depois da implementação 2 Resultados da análise da satisfação dos funcionários e usuários através de questionários e 3 Comentários sobre a observação direta da eficiência das ações planejadas pela ONG 32EVIDÊNCIAS DAS ATIVIDADES REALIZADAS Incluir evidências do processo de desenvolvimento da atividade de extensão ex fotografias capturas de tela ou por vídeos carta de autorização assinada pelos participantes da comunidade local carta de apresentação etc Este conjunto de evidências comprovará a realização das atividades como também poderão ser usadas para exposição da atividade em mostras acadêmicocientíficas e seminários de extensão a serem realizados pela instituição de ensino Exemplo No preenchimento deste item você deve redigir um texto que descreve em detalhes cada evidência que você está fornecendo no upload de arquivos Forneça os nomes dos arquivos enviados como anexo Ex Imagem1 diagrama1 etc Contextualize cada evidência descreva o contexto para cada evidência anexada ou seja o que estava acontecendo no momento e por que a evidência é relevante para a atividade extensionista além de indicar o que você deseja mostrar com essa evidência Informe data local e qualquer informação específica que a identifique Após o preenchimento do texto faça upload dos arquivos das evidências por exemplo Foto ou vídeo das Reuniões Emails trocados entre as partes envolvidas Link para git contendo o código fonte do software desenvolvido outros FACULDADE ESTÁCIO ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS LUIZ CARLOS BRAIZ SOARES JUNIOR ATIVIDADE DE EXTENSÃO EM TÓPICOS DE BIG DATA EM PYTHON USO DO PANDAS PARA ANÁLISE DE DADOS EM PLANILHAS EXCEL PARA APOIO DE TOMADA DE DECISÕES ESTRATÉGICAS VOLUME 1 MACEIÓAL 2024 1 DIAGNÓSTICO E TEORIZAÇÃO 11IDENTIFICAÇÃO DAS PARTES ENVOLVIDAS E PARCEIROS Os participantes desta atividade extensionista são Defensores Servidores e Colaboradores da Defensoria Pública da União CNPJ 00375114000116 dpudefbr unidade de MaceióAL órgão público federal com sede na Rua Jangadeiros Alagoanos nº 1481 CEP57030000 Pajuçara MaceióAL A Constituição Federal de 1988 no artigo 134 considera a Defensoria Pública como função essencial à Justiça ao lado do Ministério Público e da Advocacia Pública Seis anos depois é sancionada a Lei Complementar 801994 que organiza a Defensoria Pública da União do Distrito Federal e dos Territórios alterada pela Lei Complementar 1322009 O órgão tem como principal missão Proteger e promover os direitos humanos garantir a orientação jurídica e defender os direitos dos vulneráveis para assegurar o respeito à cidadania ao estado democrático e à dignidade humana 1 A Defensoria Pública da União DPU é uma das mais jovens instituições brasileiras autônoma permanente e essencial à função jurisdicional do Estado responsável por promover a defesa integral e gratuita dos necessitados e dos direitos humanos em geral Seu papel é fundamental no Regime democrático pois ninguém pode ser julgado ou condenado sem assistência técnicojurídica em juízo 2 A unidade da DPU em MaceióAL desempenha importante papel na atuação e defesa dos direitos individuais e coletivos em favor daqueles que não possuem meios econômicos suficientes para obterem assistência jurídica privada Para cumprir sua missão na defesa dos direitos das pessoas hipossuficientes o órgão recebe os interessados referenciada como pessoa assistida em sua sede e realiza mediante agendamento uma análise prévia do caso das documentações pessoais e econômicas visando a persecução judicial ou administrativa visando a resolução do conflito A unidade organizase hierarquicamente conforme ilustração abaixo Imagem 1 Desta forma os participantes das atividades desenvolvidas neste projeto são João Paulo Cachate Medeiros de Barros Defensor PúblicoChefe Vanessa Guimarães Camargo Defensora Pública Federal Coordenadora do Núcleo de Assistência Jurídica Ariane Lopes Renata Lima Jaqueline Anjos Ketilen Janiely colaboradoras integrantes da Divisão de Atendimento ao Público Anísio Augusto Servidor Público integrante da Divisão Administrativa Aldo Vinícius colaborador integrante do Núcleo de Informática Exemplo As partes envolvidas nesta atividade extensionista são colaboradores da ONG XXXXXXXXXX que atualmente planeja seus projetos socais apenas com demandas pontuais causando ações muito restritas e localizadas A ONG visa atender aproximadamente 1000 usuários da região de XXXXXXXXXX predominantemente moradores de baixa renda e residentes nos arredores O nome completo da ONG é XXXXXXXX CNPJ ZZZZZZZZZZZ endereço completo YYYYYYYYYY website httpswwwaaaaaabbbcombr Os principais colaboradores da ONG e seus cargos são Joao da SilvaDiretor Maria da SilvaGerente e etc Observe que seu texto deve ser compatível com o previsto na Seção Descrição do Público Envolvido do Plano de Aprendizagem dessa Disciplina 12SITUAÇÃOPROBLEMA IDENTIFICADA A principal porta de entrada e registro do públicoalvo do órgão é realizada mediante registros simples no software Word através de tabela simples sem conexão filtragem ou segmentação de dados com apenas alguns dados essenciais como nome CPF ou RG e telefone para contato O órgão tem buscado intensificar sua marca de atuação perante toda a população Maceioense participando de mutirões ações compartilhadas e da promoção de atividades cerimoniais em prol do seu público Todavia em face da EC nº 95 que instituiu o Novo Regime Fiscal a DPUAL sofreu duras restrições financeiras havendo que alocar recursos em áreas primordiais para manutenção da estrutura mínima de funcionamento o que gerou impacto em diversos contratos dentre eles os implantação e desenvolvimento de softwares que auxiliem nos objetivos do órgão Tal restrição requer a análise mais acurada na alocação dos recursos humanos e financeiros do órgão especificamente em termos de ações de abertura de processos jurídicos por meios de ações externas Ainda a falta da precisão de dados do públicoalvo enfraquece a abertura de horizontes de estudos na racionalização de gastos em contratos de apoio ao serviçofim atuação jurídica pelos Defensores como ausência de predominância geográfica faixa etária demanda prioritária dentre outros Exemplo A ONG XXXXX enfrenta desafios significativos no planejamento de suas ações sociais devido á carência de organização e interpretação dos dados socioeconômicos da região de YYYYYYY Isto resulta em ações muito restritas e localizadas gerando bem menos impacto social que o possível e desejável 13 DEMANDA SOCIOCOMUNITÁRIA E MOTIVAÇÃO ACADÊMICA Desta forma objetivando reduzir as lacunas referenciais atuais que impactam diretamente no planejamento estratégico da unidade a solução proposta é a obtenção padronizada dos dados ampliação da coleta para dados não sensíveis mais de teor informativo útil como bairro idade matéria jurídica pretendida tendo por princípio a utilização de ferramentas e técnicas da Análise de Dados especificamente do uso do Pandas visando tratar os dados obtidos de forma a reduzilos à dados estratégicos todavia garantindose que os dados sensíveis e pessoais mantenhase seguros e inacessíveis de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados A utilização da linguagem Python tornase ideal neste cenário considerando o menor grau de complexidade na construção de códigos principalmente naquelas atividades de processamentos e análise de dados massiva como também a vasta biblioteca de ferramentas que a linguagem oferece para este fim dentre elas o Pandas Segundo o tópico 14 do módulo 5 Componentes e sintaxe do Python para análise de dados Pandas é uma biblioteca em Python criada para manipulação e análise de dados oferecendo estruturas e operações para manipular tabelas numéricas e séries temporais Neste caso o Pandas tornase extremamente acertado para o tratamento dos dados brutos coletados filtrandose os dados sensíveis classificando e organizando os dados referenciais como bairros dos assistidos idade e matérias das causas Exemplo Realizar o tratamento dos dados socioeconômicos fornecidos pelo IBGE para a região de YYYYYYYY utilizando técnicas de Big Data e a linguagem Python permitirá uma visualização melhor de perfil socioeconômico da região bem como suas reais necessidades Esta atividade proporciona a aplicação prática de técnicas de Big Data e tratamento de dados enriquecendo sua formação acadêmica e técnica Observe que a Demanda sociocomunitária deve ser compatível com as Seções Objetivos e Objetivos Sociocomunitários do Plano de Aprendizagem dessa Disciplina 14 OBJETIVOS A SEREM ALCANÇADOS EM RELAÇÃO À SITUAÇÃO PROBLEMA IDENTIFICADA Descrever entre um e três objetivos no máximo que devem ser alcançados com o desenvolvimento da atividade de extensão Os resultados esperados de uma atividade de extensão devem ser claros específicos possíveis de serem medidos e com prazo de realização para que a comunidade participe e avalie o alcance dos objetivos Lembrese os objetivos devem ser definidos com verbos de ação verbo no infinito de maneira clara em forma de tópicos quando for mais de um correspondentes aos resultados que a atividade de extensão realizada por você pretende alcançar Exemplo Fornecer uma visualização de dados socioeconômicos regionais até o final do semestre treinar os funcionários da ONG no uso da ferramenta e possibilitar leitura efetiva do perfil socioeconômico da localidade Observe que estes objetivos a serem devem ser compatívelis com as Seções Objetivos e Objetivos Sociocomunitários do Plano de Aprendizagem dessa Disciplina Coletar os dados qualitativos por meio do sistema criado em Excel Transformar os dados qualitativos para quantitativos por meio do Pandas Exibir os dados filtrados por meio de relatórios gráficos para apoio na tomada de decisões estratégicas 2 PLANEJAMENTO PARA DESENVOLVIMENTO DA ATIVIDADE 21PLANO DE TRABALHO COM CRONOGRAMA DAS ATIVIDAS Descrever o plano de trabalho o que fazer quando fazer como fazer para quem fazer onde fazer incluindo informações sobre cada uma das ações a serem executadas para alcançar os objetivos da atividade de extensão O que fazer indique a ação que precisa ser realizada Quando fazer quando será realizada a ação prazo de realização Como fazer como você realizará esta ação incluindo os recursos mínimos necessários Para quem fazer quem irá participar desta ação Onde fazer local em que realizará a ação Exemplo Objetivo Fornecer uma visualização de dados socioeconômicos regionais até o final do semestre treinar os funcionários da ONG no uso da ferramenta e possibilitar leitura efetiva do perfil socioeconômico da localidade Prazo até a data X Ação 1 Obtenção das bases de dados relativas a região junto á parte envolvida Data limite para realização da Ação 1 Ação 2 Realizar o tratamento de dados em Python nos dados obtidos Data limite para realização da Ação 2 Ação 3 Criar visualização de dados eficientes para a interpretação dos dados auxiliando na tomada de decisão das partes envolvidas Data limite para realização da Ação 3 Ação 4 Realizar reunião de apresentação e treinamento para os colaboradores da ONG na manipulação das visões de dados Data limite para realização da Ação 4 Ação 5 Realizar pesquisa de satisfação com os colaboradores para mensurar o atingimento do objetivo da atividade extensionista Data limite para realização da Ação 5 Outras ações que considere pertinente Objetivo Desenvolver em Excel planilha intuitiva em VBA com integração nativa com Python e Pandas visando consolidar os dados e permitir a visualização segmentada dos dados geográficos etários e matérias demandadas Prazo Até 10102024 Ação 1 Criação da planilha interativa em Excel 2592024 Ação 2 Lançamento dos dados préexistentes na planilha em Word no novo sistema 2792024 Ação 3 Tratamento dos dados obtidos por meio utilizando Python e Pandas nativos do Excel 3092024 Ação 4 Reunião de apresentação e treinamento aos participantes 5102024 Ação 5 Demonstração dos dados obtidos 6102024 Ação 6 Avaliação dos resultados obtidos através de pesquisa de satisfação via Google Formulário 7102024 22ENVOLVIMENTO DO PÚBLICO PARTICIPANTE Apresentar como a comunidade atuará no planejamento desenvolvimento e avaliação da atividade de extensão O diálogo constante com esses grupos ou indivíduos é fundamental para que ocorra a interação entre a instituição de ensino e a comunidade É preciso deixar claro como essa troca de informações dados e conhecimentos ocorre entre o estudante e os participantes da sua atividade Lembrese é imprescindível produzir registros ex fotos capturas de tela mensagens formulários etc das reuniões discussões interações para evidenciar os encontros garantindo a demonstração do envolvimento da comunidade na sua atividade Todos estes registros devem entrar na Seção Evidências das Atividades Realizadas Exemplo Reunião de levantamento de requisitos junto aos colaboradores da ONG Reunião intermediária de demonstração das visões de dados para obter sugestões dos colaboradores Reunião de treinamento para ensinar os colaboradores a manipular e interpretar as visões Reunião de avaliação para obter a opinião dos colaboradores da ONG sobre o atingimento do objetivo Reunião prévia de apresentação da disciplina matéria e instituição Reunião de levantamento de informações institucionais necessárias Reunião para coleta de sugestões para elaboração do sistema base Reunião de treinamento dos usuários participantes e apresentação de conceitos relacionados Avaliação de satisfação via Google Formulários 23AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS ALCANÇADOS Descrever os instrumentos que serão usados para avaliar como a atividade de extensão ajudou a comunidade na redução de suas queixas ou problemas identificados Além disto é importante também descrever o que você espera em termos de resultado com a realização da sua atividade Exemplo Objetivo Fornecer uma visualização de dados socioeconômicos regionais até o final do semestre treinar os funcionários da ONG no uso da ferramenta e possibilitar leitura efetiva do perfil socioeconômico da localidade Prazo até a data X A eficácia da utilização das visões de dados através da comparação das demandas percebidas antes e depois da implementação do tratamento dos dados Análise da satisfação dos funcionários e usuários através de questionários e Observação direta da eficiência das ações planejadas pela ONG Desenvolvimento coleta e tratamento dos dados brutos filtrandose os dados sensíveis classificando e organizando os dados referenciais como bairros dos assistidos idade e matérias das causas Coletar os dados qualitativos por meio do sistema criado em Excel Transformar os dados qualitativos para quantitativos por meio do Pandas Exibir os dados filtrados por meio de relatórios gráficos para apoio na tomada de decisões estratégicas Avaliar a satisfação via Google Formulários dos participantes objetivando mensurar o impacto das ações até então tomadas 3 ENCERRAMENTO DA ATIVIDADE 31RELATO DA EXPERIÊNCIA INDIVIDUAL NO DESENVOLVIEMTNO DO PROJETO Seu relato precisará conter 1 CONTEXTUALIZAÇÃO Explicar a experiência de extensão vivenciada contextualizando a sua participação explicando ainda como teoria e os conteúdos dessa disciplina foram aplicados na prática a partir desta troca com a comunidade local 2 METODOLOGIA Descrever que métodos foram usados para realizar sua atividade de extensão isto é dinâmicas de grupo entrevistas questionários ou algum outro método de levantamento de dados e explicar o que foi efetivamente executado incluindo os detalhes de implementação 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO Detalhar os resultados obtidos na atividade realizada como por exemplo os impactos que ela gerou na comunidade envolvida as facilidades e dificuldades que você enfrentou durante esta experiência e quais descobertas e aprendizagens teve neste processo Exemplo 1 Contextualização A experiência proporcionou uma compreensão aprofundada dos desafios reais enfrentados pela comunidade e das soluções tecnológicas que podem ser aplicadas para resolvêlos A colaboração com a ONG também me permitiu notar a importância do trabalho em equipe e da comunicação eficaz em projetos de tratamento e análise de dados 2 Metodologia devem ser fornecidos os detalhes técnicos do processo de tratamento como bibliotecas utilizadas etc 3 Apresentar os resultados conforme definido na Seção Avaliação dos Resultados Alcançados Por exemplo 1 Qual foi a eficácia da visão de dados produzida conforme análise comparativa das necessidades percebidas antes e depois da implementação 2 Resultados da análise da satisfação dos funcionários e usuários através de questionários e 3 Comentários sobre a observação direta da eficiência das ações planejadas pela ONG 1 Contextualização Conhecer internamente os desafios da administração pública e seu raio de atividade principalmente o da DPU traz a baila questões de pareamento sociocultural e econômico além da abertura da perspectiva a longo prazo no quesito de suprir demandas reprimidas e nichadas em prol da sociedade O acesso à organização conhecendo sua hierarquia políticas internas sua missão institucional e os desafios dela decorrente clarifica que o acesso e a implementação de tecnologias e ferramentas para análise e tratamento de dados são possíveis em todos os níveis privados e públicos 2 SISTEMA PRINCIPAL a Sistema principal desenvolvido em Excel por meio de códigos VBA b Uso de Python nativo no Excel c Bibliotecas usadas Pandas Numpy MatPlotLib Statsmodels e Seaborn 32EVIDÊNCIAS DAS ATIVIDADES REALIZADAS Incluir evidências do processo de desenvolvimento da atividade de extensão ex fotografias capturas de tela ou por vídeos carta de autorização assinada pelos participantes da comunidade local carta de apresentação etc Este conjunto de evidências comprovará a realização das atividades como também poderão ser usadas para exposição da atividade em mostras acadêmicocientíficas e seminários de extensão a serem realizados pela instituição de ensino Exemplo No preenchimento deste item você deve redigir um texto que descreve em detalhes cada evidência que você está fornecendo no upload de arquivos Forneça os nomes dos arquivos enviados como anexo Ex Imagem1 diagrama1 etc Contextualize cada evidência descreva o contexto para cada evidência anexada ou seja o que estava acontecendo no momento e por que a evidência é relevante para a atividade extensionista além de indicar o que você deseja mostrar com essa evidência Informe data local e qualquer informação específica que a identifique Após o preenchimento do texto faça upload dos arquivos das evidências por exemplo Foto ou vídeo das Reuniões Emails trocados entre as partes envolvidas Link para git contendo o código fonte do software desenvolvido outros Plano de Aprendizagem 1 Código e nome da disciplina DGT0229 ANÁLISE DE DADOS 2 Natureza Extensão 3 Carga horária semestral 4 Carga horária semanal 5 Perfil docente O docente tutor deve ser graduado em Engenharia ou Matemática ou áreas afins e possuir Pós graduação Lato Sensu especialização embora seja desejável a Pósgraduação Stricto Sensu Mestrado eou Doutorado na área do curso ou áreas afins É desejável que possua um perfil agregador sendo capaz de conciliar a teoria matemáticaestatística com a aplicabilidade em problemas reais na engenharia e áreas afins habilidades de comunicação em ambiente acadêmico capacidade de interação e fluência digital para utilizar ferramentas necessárias ao desenvolvimento do processo de ensino aprendizagem SGC SAVA BdQ e SIA Importante também o conhecimento do Projeto Pedagógico dos Cursos que o componente curricular faz parte na Matriz Curricular É necessário domínio das metodologias ativas inerentes à educação por competências em especial a metodologia de aprendizagem por projetos eou experiência em extensão além de ferramentas digitais que tornem o processo mais interativo A articulação entre ensino pesquisa e extensão deve ser o eixo direcionador das estratégias utilizadas Além disto é imprescindível que o docente tutor estimule o autoconhecimento e autoaprendizagem entre seus alunos c 6 Área temática Em atendimento à Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 que Estabelece as Diretrizes para a Extensão na Educação Superior Brasileira e dá outras providências a área temática priorizada neste Plano são 1 Estatística descritiva 2 Inferência estatística 7 Linha eixo de extensão e pesquisa Os eixos de extensão e as linhas de pesquisa priorizadas neste Plano são 1 Modelos estatísticos 2 Análise de dados longitudinais e espaciais 3 Análise de redes 4 Análise multivariada 5 Testes de Hipóteses 6 Regressão Linear 8 Competências a serem trabalhadas Com base na proposta institucional para a formação do egresso e as competências gerais e específicas desenvolvidas no curso de Engenharia previstas em seu PPC e em consonância com a Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 as competências gerais que serão trabalhadas neste componente serão prioritariamente Trabalho em equipe Através de projetos e atividades colaborativas os alunos podem desenvolver habilidades de trabalho em equipe aprendendo a cooperar com outros membros do grupo para atingir objetivos comuns Responsabilidade social e ambiental O componente de extensão pode incluir projetos que abordem questões sociais e ambientais relevantes para a comunidade local permitindo que os alunos desenvolvam um senso de responsabilidade em relação aos problemas enfrentados pela sociedade Pensamento crítico Através da resolução de problemas complexos os alunos podem desenvolver habilidades de pensamento crítico aprendendo a analisar informações e propor soluções criativas e inovadoras 9 Ementa ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS PROBABILIDADES VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS TESTES DE HIPÓTESE MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 10 Objetivos CONHECER e assimilar conceitos e terminologia básica em análise de dados e tomada de decisões na organização DESENVOLVER competências analíticas e preditivas no processo decisório de administração RECONHECER as características das organizações competitivas eficazes e eficientes COMPREENDER o processo de tomada de decisão baseado na análise de dados para produção de informações e conhecimentos PRODUZIR e utilizar informações estratégicas identificando analisando tendências e impactos para apoiar a tomada de decisão de gestores SOLUCIONAR problemas através de aplicações práticas em regressão linear 11 Objetivos sociocomunitários Desenvolver habilidades de análise de dados coletar analisar e interpretar dados relevantes para a comunidade e empresas e indústrias locais Identificar problemas sociais e comunitários que podem ser abordados por meio da análise de dados quantitativos Fornecer informações que possam ser usadas para desenvolver políticas públicas mais eficazes Fortalecer a participação cidadã capacitando os membros da comunidade a participar de processos de tomada de decisão e a fazer reivindicações fundamentadas com base em dados Apoiar o desenvolvimento sustentável fornecer dados e informações que possam ser usados para apoiar o desenvolvimento sustentável da comunidade e da região em que está inserida Análise de vendas Descrever dados de vendas como volume de vendas receita e lucro e testar hipóteses sobre as diferenças nas vendas entre produtos regiões ou períodos de tempo Pesquisa de mercado Extrapolar resultados de uma amostra para uma população permitindo que as empresas tomem decisões com base nas preferências do mercado Análise de desempenho Descrever dados de desempenho como indicadores de produtividade qualidade e satisfação dos clientes de empresas e indústrias locais Controle de qualidade Monitorar a variabilidade dos processos de produção e identificar possíveis problemas de qualidade Previsão de demanda Extrapolar tendências históricas prever a demanda futura de produtos ou serviços e registrar dados de vendas históricas como sazonalidade tendências e variação Análise de risco Descrever dados de risco como frequência e gravidade de incidentes e testar hipóteses sobre as diferenças no risco entre áreas de negócios projetos ou produtos Monitoramento ambiental Descrever dados de qualidade do ar água e solo e testar hipóteses sobre as diferenças na qualidade ambiental entre áreas geográficas ou períodos de tempo Avaliação de políticas públicas Avaliar o impacto de políticas públicas em áreas como saúde educação transporte e segurança e descrever dados sobre o desempenho dessas políticas Pesquisa de opinião pública Extrapolar resultados de uma amostra para a população permitindo que as comunidades tomem decisões com base nas preferências dos cidadãos Pode ser usada ainda para descrever dados de pesquisa como frequências percentagens e médias Monitoramento da saúde pública Descrever dados epidemiológicos como incidência e prevalência de doenças e para testar hipóteses sobre as diferenças na saúde entre grupos populacionais Análise de dados demográficos Descrever dados de população e testar hipóteses sobre as diferenças demográficas entre grupos populacionais Avaliação de programas sociais Avaliar o impacto de programas sociais como assistência social segurança alimentar e habitação descrevendo dados sobre o desempenho desses programas 12 Descrição do público envolvido Esse projeto de extensão visa envolver 1 População das comunidades vulneráveis da região no entorno da IES eou localidades onde os alunos estão inseridos socialmente e ou profissionalmente 2 Secretarias de governo municipal meio ambiente e habitação 3 Empresas públicas empresas privadas Organizações não governamentais cuja missão esteja relacionada à redução de impactos ambientais provocados pelo homem 4 Discentes docentes e corpo técnico administrativo da IES 5 Escolas municipais estaduais federais ou particulares 6 Outras partes interessadas a serem validadas pelo docente 13 Justificativa De acordo com os artigos 3º e 6º do Capítulo I da Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 a Extensão na Educação Superior Brasileira ao integrar a matriz curricular e à organização de pesquisa promove em um processo interdisciplinar a formação integral do aluno através da aprendizagem por projetos que estabelece um diálogo construtivo e transformador com diferentes setores da sociedade brasileira e internacional Esse componente na formação do aluno justificase pela importância de promover a atuação da comunidade acadêmica e técnica a partir das demandas socio comunitárias onde se encontra a IES para o enfrentamento das questões da sociedade brasileira inclusive por meio do desenvolvimento econômico social e cultural O perfil e as competências esperadas do egresso nos termos propostos pela Resolução CNECES nº 2 de 24 de abril de 2019 em seu artigo 3 menciona I ter visão holística e humanista ser crítico reflexivo criativo cooperativo e ético e com forte formação técnica II estar apto a pesquisar desenvolver adaptar e utilizar novas tecnologias com atuação inovadora e empreendedora III ser capaz de reconhecer as necessidades dos usuários formular analisar e resolver de forma criativa os problemas de Engenharia IV adotar perspectivas multidisciplinares e transdisciplinares em sua prática V considerar os aspectos globais políticos econômicos sociais ambientais culturais e de segurança e saúde no trabalho VI atuar com isenção e comprometimento com a responsabilidade social e com o desenvolvimento sustentável Um projeto extensionista em análise de dados pode ser justificado por sua capacidade de fornecer informações valiosas para a comunidade e empresas e indústrias locais em que está inserido Com a crescente disponibilidade de dados e tecnologias de análise de dados é possível coletar e analisar dados relevantes para uma variedade de questões sociais e comunitárias desde problemas de saúde pública até questões ambientais Por meio desse projeto extensionista os membros da comunidade podem aprender a coletar analisar e interpretar dados de maneira eficaz capacitandoos à tomada de decisões com base em evidências Além disso um projeto extensionista em análise de dados pode ajudar a fortalecer a colaboração entre a universidade e a comunidade Essa colaboração pode ser uma via de mão dupla em que a comunidade se beneficia com a expertise e os recursos da universidade enquanto a universidade pode aprender com as experiências da comunidade e aplicar seus conhecimentos para resolver problemas reais Por meio desse projeto a universidade pode se envolver diretamente com a comunidade contribuindo para o desenvolvimento regional e para o fortalecimento da democracia participativa 14 Procedimentos de ensinoaprendizagem Este componente curricular adota a metodologia de aprendizagem baseada em projetos construídos de forma dialógica com a sociedade de forma atender aos objetivos citados anteriormente No primeiro momento do componente curricular é apresentada a problematização do projeto a ser desenvolvido pelos alunos Ao desenvolver uma metodologia de ensinoaprendizagem para um projeto extensionista em análise de dados é possível utilizar metodologias ativas que promovam a participação ativa dos estudantes e estimulem a aprendizagem por meio da prática Algumas metodologias ativas que podem ser utilizadas nesse contexto incluem Aprendizagem baseada em projetos PBL essa metodologia consiste em estimular a aprendizagem por meio da resolução de problemas práticos e contextualizados Os estudantes são desafiados a identificar problemas reais e desenvolver soluções práticas o que estimula a colaboração a criatividade e a inovação Sala de aula invertida Flipped Classroom nessa metodologia os estudantes têm acesso prévio aos conteúdos teóricos por meio de materiais audiovisuais vídeos podcasts textos e as aulas presenciais são dedicadas à aplicação prática do conhecimento com atividades em grupo discussões e experimentos práticos Essa metodologia permite que os estudantes tenham um papel mais ativo na construção do próprio conhecimento Aprendizagem cooperativa nessa metodologia os estudantes trabalham em grupos e são responsáveis pela construção do próprio conhecimento Cada estudante tem um papel específico no grupo e a aprendizagem é compartilhada entre os membros da equipe Essa metodologia estimula a colaboração a comunicação e a responsabilidade individual e coletiva Peer Instruction nessa metodologia os estudantes são estimulados a discutir e resolver problemas em grupo sob a orientação do professor A ideia é que os estudantes aprendam uns com os outros compartilhando conhecimentos e experiências Essa metodologia estimula o pensamento crítico a resolução de problemas e a colaboração entre os estudantes Ao adotar metodologias ativas em um projeto extensionista em análise de dados os estudantes têm a oportunidade de desenvolver habilidades técnicas e socioemocionais de forma mais autônoma e participativa o que contribui para uma aprendizagem mais significativa e duradoura Além disso a utilização de metodologias ativas permite que os estudantes sejam protagonistas do próprio processo de ensinoaprendizagem o que aumenta o seu engajamento e motivação Para realizar sua atividade de extensão 1 Estude os conteúdos digitais da sua disciplina 2 Tira dúvidas do conteúdo com o seu tutor 3 Consulte o roteiro de extensão na ABA Conteúdo Complementar da SAVA 4 Acesse o Laboratório de Extensão na SAVA no caminho a seguir LABORATÓRIOS LABORATÓRIO DE EXTENSÃO 5 Assista ao vídeo de orientação sobre extensão disponível no laboratório 6 Preencha os campos com as informações sobre a atividade de extensão realizada 7 Pronto Agora é só enviar 15 Temas de aprendizagem 1 ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS 11 FERRAMENTAS DE ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS 12 MEDIDAS DE POSIÇÃO OU TENDÊNCIA CENTRAL 13 MEDIDAS DE DISPERSÃO OU VARIABILIDADE 2 PROBABILIDADES 21 CONCEITOS BÁSICOS DE PROBABILIDADE 22 CÁLCULOS PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS SIMPLES DE PROBABILIDADE 23 PRINCIPAIS REGRAS DA TEORIA DAS PROBABILIDADES 24 EVENTOS CONDICIONAIS COM BASE NA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS ASSOCIADOS A ELES 3 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 31 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 32 AS DISTRIBUIÇÕES DE BERNOULLI E BINOMIAL 33 AS DISTRIBUIÇÕES GEOMÉTRICA E HIPERGEOMÉTRICA 34 A DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 4 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS 41 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS 42 A DISTRIBUIÇÃO UNIFORME 43 A DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL 44 A DISTRIBUIÇÃO NORMAL 5 TESTES DE HIPÓTESE 51 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE INTERVALOS DE CONFIANÇA 52 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE TESTES DE HIPÓTESE 6 MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 61 A ÁREA DE ECONOMETRIA E A ABORDAGEM EMPÍRICA PARA PROBLEMAS SOCIOECONÔMICOS 62 CONCEITOS BÁSICOS DOS ESTIMADORES DE MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS 16 Procedimentos de avaliação A avaliação do aluno contemplará as competências desenvolvidas por meio de Provas Atividade de Extensão e Simulados Será composta de 4 etapas desdobradas da seguinte forma Realização de Prova AV e AVS 8 oito pontos Realização da Atividade de extensão 2 dois pontos Simulado 1 1 um ponto Simulado 2 1 um ponto Os critérios utilizados para a avaliação dos alunos na Atividade de Extensão serão Desenvolvimento e entrega das atividades estabelecidas no Roteiro de Extensão Pontualidade nas entregas Linguagem adequada correção ortográfica clareza e objetividade Autoavaliação discente com relato das experiências vivenciadas durante a participação na atividade de extensão A Nota da disciplina será calculada mediante a realização a avaliação AV somada as notas da atividade de Extensão disponível na Sala de Aula Virtual SAVA e dos Simulados 1 e 2 A prova AVS poderá ser realizada caso o aluno deseje incrementar a sua nota e substituirá a nota da AV nos casos em que o desempenho seja melhor O Somatório das notas de todas as etapas não poderá ultrapassar o grau máximo de 10 dez pontos Para aprovação o aluno deverá obter grau maior ou igual a 60 seis pontos no somatório de todas as atividades realizadas e ter nota maior ou igual a 40 quatro pontos nas avaliações AV ou AVS 17 Bibliografia básica BONAFINI Fernanda Org Estatística São Paulo Pearson 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao3052 FERREIRA Valéria Aparecida Martins Estatística básica Rio de Janeiro SESES 2016 Disponível em httpsrepositoriov2azurewebsitesnetapiobjetosefetuaDownload72d811a377cf 4900bbc5dd0acd196c3d MONTGOMERY Douglas C RUNGER George C Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521632542 18 Bibliografia complementar BONAFINI Fernanda Cesar Org Matemática e estatística São Paulo Pearson 2014 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao26526 CASTANHEIRA Nelson Pereira Estatística aplicada a todos os níveis Curitiba Intersaberes 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao6078 DEVORE Jay L Probabilidade e estatística para engenharia e ciências São Paulo Cengage Learning 2018 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788522128044 LARSON Ron FARBER Betsy Estatística aplicada São Paulo Pearson 2015 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao36874 LEVINE David M STEPHAN David F SZABAT Kathryn A Estatística teoria e aplicações usando MS Excel em português Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521631972 Plano de Aprendizagem 1 Código e nome da disciplina DGT0229 ANÁLISE DE DADOS 2 Natureza Extensão 3 Carga horária semestral 4 Carga horária semanal 5 Perfil docente O docente tutor deve ser graduado em Engenharia ou Matemática ou áreas afins e possuir Pós graduação Lato Sensu especialização embora seja desejável a Pósgraduação Stricto Sensu Mestrado eou Doutorado na área do curso ou áreas afins É desejável que possua um perfil agregador sendo capaz de conciliar a teoria matemáticaestatística com a aplicabilidade em problemas reais na engenharia e áreas afins habilidades de comunicação em ambiente acadêmico capacidade de interação e fluência digital para utilizar ferramentas necessárias ao desenvolvimento do processo de ensino aprendizagem SGC SAVA BdQ e SIA Importante também o conhecimento do Projeto Pedagógico dos Cursos que o componente curricular faz parte na Matriz Curricular É necessário domínio das metodologias ativas inerentes à educação por competências em especial a metodologia de aprendizagem por projetos eou experiência em extensão além de ferramentas digitais que tornem o processo mais interativo A articulação entre ensino pesquisa e extensão deve ser o eixo direcionador das estratégias utilizadas Além disto é imprescindível que o docente tutor estimule o autoconhecimento e autoaprendizagem entre seus alunos c 6 Área temática Em atendimento à Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 que Estabelece as Diretrizes para a Extensão na Educação Superior Brasileira e dá outras providências a área temática priorizada neste Plano são 1 Estatística descritiva 2 Inferência estatística 7 Linha eixo de extensão e pesquisa Os eixos de extensão e as linhas de pesquisa priorizadas neste Plano são 1 Modelos estatísticos 2 Análise de dados longitudinais e espaciais 3 Análise de redes 4 Análise multivariada 5 Testes de Hipóteses 6 Regressão Linear 8 Competências a serem trabalhadas Com base na proposta institucional para a formação do egresso e as competências gerais e específicas desenvolvidas no curso de Engenharia previstas em seu PPC e em consonância com a Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 as competências gerais que serão trabalhadas neste componente serão prioritariamente Trabalho em equipe Através de projetos e atividades colaborativas os alunos podem desenvolver habilidades de trabalho em equipe aprendendo a cooperar com outros membros do grupo para atingir objetivos comuns Responsabilidade social e ambiental O componente de extensão pode incluir projetos que abordem questões sociais e ambientais relevantes para a comunidade local permitindo que os alunos desenvolvam um senso de responsabilidade em relação aos problemas enfrentados pela sociedade Pensamento crítico Através da resolução de problemas complexos os alunos podem desenvolver habilidades de pensamento crítico aprendendo a analisar informações e propor soluções criativas e inovadoras 9 Ementa ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS PROBABILIDADES VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS TESTES DE HIPÓTESE MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 10 Objetivos CONHECER e assimilar conceitos e terminologia básica em análise de dados e tomada de decisões na organização DESENVOLVER competências analíticas e preditivas no processo decisório de administração RECONHECER as características das organizações competitivas eficazes e eficientes COMPREENDER o processo de tomada de decisão baseado na análise de dados para produção de informações e conhecimentos PRODUZIR e utilizar informações estratégicas identificando analisando tendências e impactos para apoiar a tomada de decisão de gestores SOLUCIONAR problemas através de aplicações práticas em regressão linear 11 Objetivos sociocomunitários Desenvolver habilidades de análise de dados coletar analisar e interpretar dados relevantes para a comunidade e empresas e indústrias locais Identificar problemas sociais e comunitários que podem ser abordados por meio da análise de dados quantitativos Fornecer informações que possam ser usadas para desenvolver políticas públicas mais eficazes Fortalecer a participação cidadã capacitando os membros da comunidade a participar de processos de tomada de decisão e a fazer reivindicações fundamentadas com base em dados Apoiar o desenvolvimento sustentável fornecer dados e informações que possam ser usados para apoiar o desenvolvimento sustentável da comunidade e da região em que está inserida Análise de vendas Descrever dados de vendas como volume de vendas receita e lucro e testar hipóteses sobre as diferenças nas vendas entre produtos regiões ou períodos de tempo Pesquisa de mercado Extrapolar resultados de uma amostra para uma população permitindo que as empresas tomem decisões com base nas preferências do mercado Análise de desempenho Descrever dados de desempenho como indicadores de produtividade qualidade e satisfação dos clientes de empresas e indústrias locais Controle de qualidade Monitorar a variabilidade dos processos de produção e identificar possíveis problemas de qualidade Previsão de demanda Extrapolar tendências históricas prever a demanda futura de produtos ou serviços e registrar dados de vendas históricas como sazonalidade tendências e variação Análise de risco Descrever dados de risco como frequência e gravidade de incidentes e testar hipóteses sobre as diferenças no risco entre áreas de negócios projetos ou produtos Monitoramento ambiental Descrever dados de qualidade do ar água e solo e testar hipóteses sobre as diferenças na qualidade ambiental entre áreas geográficas ou períodos de tempo Avaliação de políticas públicas Avaliar o impacto de políticas públicas em áreas como saúde educação transporte e segurança e descrever dados sobre o desempenho dessas políticas Pesquisa de opinião pública Extrapolar resultados de uma amostra para a população permitindo que as comunidades tomem decisões com base nas preferências dos cidadãos Pode ser usada ainda para descrever dados de pesquisa como frequências percentagens e médias Monitoramento da saúde pública Descrever dados epidemiológicos como incidência e prevalência de doenças e para testar hipóteses sobre as diferenças na saúde entre grupos populacionais Análise de dados demográficos Descrever dados de população e testar hipóteses sobre as diferenças demográficas entre grupos populacionais Avaliação de programas sociais Avaliar o impacto de programas sociais como assistência social segurança alimentar e habitação descrevendo dados sobre o desempenho desses programas 12 Descrição do público envolvido Esse projeto de extensão visa envolver 1 População das comunidades vulneráveis da região no entorno da IES eou localidades onde os alunos estão inseridos socialmente e ou profissionalmente 2 Secretarias de governo municipal meio ambiente e habitação 3 Empresas públicas empresas privadas Organizações não governamentais cuja missão esteja relacionada à redução de impactos ambientais provocados pelo homem 4 Discentes docentes e corpo técnico administrativo da IES 5 Escolas municipais estaduais federais ou particulares 6 Outras partes interessadas a serem validadas pelo docente 13 Justificativa De acordo com os artigos 3º e 6º do Capítulo I da Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 a Extensão na Educação Superior Brasileira ao integrar a matriz curricular e à organização de pesquisa promove em um processo interdisciplinar a formação integral do aluno através da aprendizagem por projetos que estabelece um diálogo construtivo e transformador com diferentes setores da sociedade brasileira e internacional Esse componente na formação do aluno justificase pela importância de promover a atuação da comunidade acadêmica e técnica a partir das demandas socio comunitárias onde se encontra a IES para o enfrentamento das questões da sociedade brasileira inclusive por meio do desenvolvimento econômico social e cultural O perfil e as competências esperadas do egresso nos termos propostos pela Resolução CNECES nº 2 de 24 de abril de 2019 em seu artigo 3 menciona I ter visão holística e humanista ser crítico reflexivo criativo cooperativo e ético e com forte formação técnica II estar apto a pesquisar desenvolver adaptar e utilizar novas tecnologias com atuação inovadora e empreendedora III ser capaz de reconhecer as necessidades dos usuários formular analisar e resolver de forma criativa os problemas de Engenharia IV adotar perspectivas multidisciplinares e transdisciplinares em sua prática V considerar os aspectos globais políticos econômicos sociais ambientais culturais e de segurança e saúde no trabalho VI atuar com isenção e comprometimento com a responsabilidade social e com o desenvolvimento sustentável Um projeto extensionista em análise de dados pode ser justificado por sua capacidade de fornecer informações valiosas para a comunidade e empresas e indústrias locais em que está inserido Com a crescente disponibilidade de dados e tecnologias de análise de dados é possível coletar e analisar dados relevantes para uma variedade de questões sociais e comunitárias desde problemas de saúde pública até questões ambientais Por meio desse projeto extensionista os membros da comunidade podem aprender a coletar analisar e interpretar dados de maneira eficaz capacitandoos à tomada de decisões com base em evidências Além disso um projeto extensionista em análise de dados pode ajudar a fortalecer a colaboração entre a universidade e a comunidade Essa colaboração pode ser uma via de mão dupla em que a comunidade se beneficia com a expertise e os recursos da universidade enquanto a universidade pode aprender com as experiências da comunidade e aplicar seus conhecimentos para resolver problemas reais Por meio desse projeto a universidade pode se envolver diretamente com a comunidade contribuindo para o desenvolvimento regional e para o fortalecimento da democracia participativa 14 Procedimentos de ensinoaprendizagem Este componente curricular adota a metodologia de aprendizagem baseada em projetos construídos de forma dialógica com a sociedade de forma atender aos objetivos citados anteriormente No primeiro momento do componente curricular é apresentada a problematização do projeto a ser desenvolvido pelos alunos Ao desenvolver uma metodologia de ensinoaprendizagem para um projeto extensionista em análise de dados é possível utilizar metodologias ativas que promovam a participação ativa dos estudantes e estimulem a aprendizagem por meio da prática Algumas metodologias ativas que podem ser utilizadas nesse contexto incluem Aprendizagem baseada em projetos PBL essa metodologia consiste em estimular a aprendizagem por meio da resolução de problemas práticos e contextualizados Os estudantes são desafiados a identificar problemas reais e desenvolver soluções práticas o que estimula a colaboração a criatividade e a inovação Sala de aula invertida Flipped Classroom nessa metodologia os estudantes têm acesso prévio aos conteúdos teóricos por meio de materiais audiovisuais vídeos podcasts textos e as aulas presenciais são dedicadas à aplicação prática do conhecimento com atividades em grupo discussões e experimentos práticos Essa metodologia permite que os estudantes tenham um papel mais ativo na construção do próprio conhecimento Aprendizagem cooperativa nessa metodologia os estudantes trabalham em grupos e são responsáveis pela construção do próprio conhecimento Cada estudante tem um papel específico no grupo e a aprendizagem é compartilhada entre os membros da equipe Essa metodologia estimula a colaboração a comunicação e a responsabilidade individual e coletiva Peer Instruction nessa metodologia os estudantes são estimulados a discutir e resolver problemas em grupo sob a orientação do professor A ideia é que os estudantes aprendam uns com os outros compartilhando conhecimentos e experiências Essa metodologia estimula o pensamento crítico a resolução de problemas e a colaboração entre os estudantes Ao adotar metodologias ativas em um projeto extensionista em análise de dados os estudantes têm a oportunidade de desenvolver habilidades técnicas e socioemocionais de forma mais autônoma e participativa o que contribui para uma aprendizagem mais significativa e duradoura Além disso a utilização de metodologias ativas permite que os estudantes sejam protagonistas do próprio processo de ensinoaprendizagem o que aumenta o seu engajamento e motivação Para realizar sua atividade de extensão 1 Estude os conteúdos digitais da sua disciplina 2 Tira dúvidas do conteúdo com o seu tutor 3 Consulte o roteiro de extensão na ABA Conteúdo Complementar da SAVA 4 Acesse o Laboratório de Extensão na SAVA no caminho a seguir LABORATÓRIOS LABORATÓRIO DE EXTENSÃO 5 Assista ao vídeo de orientação sobre extensão disponível no laboratório 6 Preencha os campos com as informações sobre a atividade de extensão realizada 7 Pronto Agora é só enviar 15 Temas de aprendizagem 1 ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS 11 FERRAMENTAS DE ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS 12 MEDIDAS DE POSIÇÃO OU TENDÊNCIA CENTRAL 13 MEDIDAS DE DISPERSÃO OU VARIABILIDADE 2 PROBABILIDADES 21 CONCEITOS BÁSICOS DE PROBABILIDADE 22 CÁLCULOS PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS SIMPLES DE PROBABILIDADE 23 PRINCIPAIS REGRAS DA TEORIA DAS PROBABILIDADES 24 EVENTOS CONDICIONAIS COM BASE NA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS ASSOCIADOS A ELES 3 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 31 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 32 AS DISTRIBUIÇÕES DE BERNOULLI E BINOMIAL 33 AS DISTRIBUIÇÕES GEOMÉTRICA E HIPERGEOMÉTRICA 34 A DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 4 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS 41 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS 42 A DISTRIBUIÇÃO UNIFORME 43 A DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL 44 A DISTRIBUIÇÃO NORMAL 5 TESTES DE HIPÓTESE 51 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE INTERVALOS DE CONFIANÇA 52 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE TESTES DE HIPÓTESE 6 MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 61 A ÁREA DE ECONOMETRIA E A ABORDAGEM EMPÍRICA PARA PROBLEMAS SOCIOECONÔMICOS 62 CONCEITOS BÁSICOS DOS ESTIMADORES DE MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS 16 Procedimentos de avaliação A avaliação do aluno contemplará as competências desenvolvidas por meio de Provas Atividade de Extensão e Simulados Será composta de 4 etapas desdobradas da seguinte forma Realização de Prova AV e AVS 8 oito pontos Realização da Atividade de extensão 2 dois pontos Simulado 1 1 um ponto Simulado 2 1 um ponto Os critérios utilizados para a avaliação dos alunos na Atividade de Extensão serão Desenvolvimento e entrega das atividades estabelecidas no Roteiro de Extensão Pontualidade nas entregas Linguagem adequada correção ortográfica clareza e objetividade Autoavaliação discente com relato das experiências vivenciadas durante a participação na atividade de extensão A Nota da disciplina será calculada mediante a realização a avaliação AV somada as notas da atividade de Extensão disponível na Sala de Aula Virtual SAVA e dos Simulados 1 e 2 A prova AVS poderá ser realizada caso o aluno deseje incrementar a sua nota e substituirá a nota da AV nos casos em que o desempenho seja melhor O Somatório das notas de todas as etapas não poderá ultrapassar o grau máximo de 10 dez pontos Para aprovação o aluno deverá obter grau maior ou igual a 60 seis pontos no somatório de todas as atividades realizadas e ter nota maior ou igual a 40 quatro pontos nas avaliações AV ou AVS 17 Bibliografia básica BONAFINI Fernanda Org Estatística São Paulo Pearson 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao3052 FERREIRA Valéria Aparecida Martins Estatística básica Rio de Janeiro SESES 2016 Disponível em httpsrepositoriov2azurewebsitesnetapiobjetosefetuaDownload72d811a377cf 4900bbc5dd0acd196c3d MONTGOMERY Douglas C RUNGER George C Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521632542 18 Bibliografia complementar BONAFINI Fernanda Cesar Org Matemática e estatística São Paulo Pearson 2014 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao26526 CASTANHEIRA Nelson Pereira Estatística aplicada a todos os níveis Curitiba Intersaberes 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao6078 DEVORE Jay L Probabilidade e estatística para engenharia e ciências São Paulo Cengage Learning 2018 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788522128044 LARSON Ron FARBER Betsy Estatística aplicada São Paulo Pearson 2015 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao36874 LEVINE David M STEPHAN David F SZABAT Kathryn A Estatística teoria e aplicações usando MS Excel em português Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521631972 Plano de Aprendizagem 1 Código e nome da disciplina DGT0229 ANÁLISE DE DADOS 2 Natureza Extensão 3 Carga horária semestral 4 Carga horária semanal 5 Perfil docente O docente tutor deve ser graduado em Engenharia ou Matemática ou áreas afins e possuir Pós graduação Lato Sensu especialização embora seja desejável a Pósgraduação Stricto Sensu Mestrado eou Doutorado na área do curso ou áreas afins É desejável que possua um perfil agregador sendo capaz de conciliar a teoria matemáticaestatística com a aplicabilidade em problemas reais na engenharia e áreas afins habilidades de comunicação em ambiente acadêmico capacidade de interação e fluência digital para utilizar ferramentas necessárias ao desenvolvimento do processo de ensino aprendizagem SGC SAVA BdQ e SIA Importante também o conhecimento do Projeto Pedagógico dos Cursos que o componente curricular faz parte na Matriz Curricular É necessário domínio das metodologias ativas inerentes à educação por competências em especial a metodologia de aprendizagem por projetos eou experiência em extensão além de ferramentas digitais que tornem o processo mais interativo A articulação entre ensino pesquisa e extensão deve ser o eixo direcionador das estratégias utilizadas Além disto é imprescindível que o docente tutor estimule o autoconhecimento e autoaprendizagem entre seus alunos c 6 Área temática Em atendimento à Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 que Estabelece as Diretrizes para a Extensão na Educação Superior Brasileira e dá outras providências a área temática priorizada neste Plano são 1 Estatística descritiva 2 Inferência estatística 7 Linha eixo de extensão e pesquisa Os eixos de extensão e as linhas de pesquisa priorizadas neste Plano são 1 Modelos estatísticos 2 Análise de dados longitudinais e espaciais 3 Análise de redes 4 Análise multivariada 5 Testes de Hipóteses 6 Regressão Linear 8 Competências a serem trabalhadas Com base na proposta institucional para a formação do egresso e as competências gerais e específicas desenvolvidas no curso de Engenharia previstas em seu PPC e em consonância com a Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 as competências gerais que serão trabalhadas neste componente serão prioritariamente Trabalho em equipe Através de projetos e atividades colaborativas os alunos podem desenvolver habilidades de trabalho em equipe aprendendo a cooperar com outros membros do grupo para atingir objetivos comuns Responsabilidade social e ambiental O componente de extensão pode incluir projetos que abordem questões sociais e ambientais relevantes para a comunidade local permitindo que os alunos desenvolvam um senso de responsabilidade em relação aos problemas enfrentados pela sociedade Pensamento crítico Através da resolução de problemas complexos os alunos podem desenvolver habilidades de pensamento crítico aprendendo a analisar informações e propor soluções criativas e inovadoras 9 Ementa ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS PROBABILIDADES VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS TESTES DE HIPÓTESE MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 10 Objetivos CONHECER e assimilar conceitos e terminologia básica em análise de dados e tomada de decisões na organização DESENVOLVER competências analíticas e preditivas no processo decisório de administração RECONHECER as características das organizações competitivas eficazes e eficientes COMPREENDER o processo de tomada de decisão baseado na análise de dados para produção de informações e conhecimentos PRODUZIR e utilizar informações estratégicas identificando analisando tendências e impactos para apoiar a tomada de decisão de gestores SOLUCIONAR problemas através de aplicações práticas em regressão linear 11 Objetivos sociocomunitários Desenvolver habilidades de análise de dados coletar analisar e interpretar dados relevantes para a comunidade e empresas e indústrias locais Identificar problemas sociais e comunitários que podem ser abordados por meio da análise de dados quantitativos Fornecer informações que possam ser usadas para desenvolver políticas públicas mais eficazes Fortalecer a participação cidadã capacitando os membros da comunidade a participar de processos de tomada de decisão e a fazer reivindicações fundamentadas com base em dados Apoiar o desenvolvimento sustentável fornecer dados e informações que possam ser usados para apoiar o desenvolvimento sustentável da comunidade e da região em que está inserida Análise de vendas Descrever dados de vendas como volume de vendas receita e lucro e testar hipóteses sobre as diferenças nas vendas entre produtos regiões ou períodos de tempo Pesquisa de mercado Extrapolar resultados de uma amostra para uma população permitindo que as empresas tomem decisões com base nas preferências do mercado Análise de desempenho Descrever dados de desempenho como indicadores de produtividade qualidade e satisfação dos clientes de empresas e indústrias locais Controle de qualidade Monitorar a variabilidade dos processos de produção e identificar possíveis problemas de qualidade Previsão de demanda Extrapolar tendências históricas prever a demanda futura de produtos ou serviços e registrar dados de vendas históricas como sazonalidade tendências e variação Análise de risco Descrever dados de risco como frequência e gravidade de incidentes e testar hipóteses sobre as diferenças no risco entre áreas de negócios projetos ou produtos Monitoramento ambiental Descrever dados de qualidade do ar água e solo e testar hipóteses sobre as diferenças na qualidade ambiental entre áreas geográficas ou períodos de tempo Avaliação de políticas públicas Avaliar o impacto de políticas públicas em áreas como saúde educação transporte e segurança e descrever dados sobre o desempenho dessas políticas Pesquisa de opinião pública Extrapolar resultados de uma amostra para a população permitindo que as comunidades tomem decisões com base nas preferências dos cidadãos Pode ser usada ainda para descrever dados de pesquisa como frequências percentagens e médias Monitoramento da saúde pública Descrever dados epidemiológicos como incidência e prevalência de doenças e para testar hipóteses sobre as diferenças na saúde entre grupos populacionais Análise de dados demográficos Descrever dados de população e testar hipóteses sobre as diferenças demográficas entre grupos populacionais Avaliação de programas sociais Avaliar o impacto de programas sociais como assistência social segurança alimentar e habitação descrevendo dados sobre o desempenho desses programas 12 Descrição do público envolvido Esse projeto de extensão visa envolver 1 População das comunidades vulneráveis da região no entorno da IES eou localidades onde os alunos estão inseridos socialmente e ou profissionalmente 2 Secretarias de governo municipal meio ambiente e habitação 3 Empresas públicas empresas privadas Organizações não governamentais cuja missão esteja relacionada à redução de impactos ambientais provocados pelo homem 4 Discentes docentes e corpo técnico administrativo da IES 5 Escolas municipais estaduais federais ou particulares 6 Outras partes interessadas a serem validadas pelo docente 13 Justificativa De acordo com os artigos 3º e 6º do Capítulo I da Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 a Extensão na Educação Superior Brasileira ao integrar a matriz curricular e à organização de pesquisa promove em um processo interdisciplinar a formação integral do aluno através da aprendizagem por projetos que estabelece um diálogo construtivo e transformador com diferentes setores da sociedade brasileira e internacional Esse componente na formação do aluno justificase pela importância de promover a atuação da comunidade acadêmica e técnica a partir das demandas socio comunitárias onde se encontra a IES para o enfrentamento das questões da sociedade brasileira inclusive por meio do desenvolvimento econômico social e cultural O perfil e as competências esperadas do egresso nos termos propostos pela Resolução CNECES nº 2 de 24 de abril de 2019 em seu artigo 3 menciona I ter visão holística e humanista ser crítico reflexivo criativo cooperativo e ético e com forte formação técnica II estar apto a pesquisar desenvolver adaptar e utilizar novas tecnologias com atuação inovadora e empreendedora III ser capaz de reconhecer as necessidades dos usuários formular analisar e resolver de forma criativa os problemas de Engenharia IV adotar perspectivas multidisciplinares e transdisciplinares em sua prática V considerar os aspectos globais políticos econômicos sociais ambientais culturais e de segurança e saúde no trabalho VI atuar com isenção e comprometimento com a responsabilidade social e com o desenvolvimento sustentável Um projeto extensionista em análise de dados pode ser justificado por sua capacidade de fornecer informações valiosas para a comunidade e empresas e indústrias locais em que está inserido Com a crescente disponibilidade de dados e tecnologias de análise de dados é possível coletar e analisar dados relevantes para uma variedade de questões sociais e comunitárias desde problemas de saúde pública até questões ambientais Por meio desse projeto extensionista os membros da comunidade podem aprender a coletar analisar e interpretar dados de maneira eficaz capacitandoos à tomada de decisões com base em evidências Além disso um projeto extensionista em análise de dados pode ajudar a fortalecer a colaboração entre a universidade e a comunidade Essa colaboração pode ser uma via de mão dupla em que a comunidade se beneficia com a expertise e os recursos da universidade enquanto a universidade pode aprender com as experiências da comunidade e aplicar seus conhecimentos para resolver problemas reais Por meio desse projeto a universidade pode se envolver diretamente com a comunidade contribuindo para o desenvolvimento regional e para o fortalecimento da democracia participativa 14 Procedimentos de ensinoaprendizagem Este componente curricular adota a metodologia de aprendizagem baseada em projetos construídos de forma dialógica com a sociedade de forma atender aos objetivos citados anteriormente No primeiro momento do componente curricular é apresentada a problematização do projeto a ser desenvolvido pelos alunos Ao desenvolver uma metodologia de ensinoaprendizagem para um projeto extensionista em análise de dados é possível utilizar metodologias ativas que promovam a participação ativa dos estudantes e estimulem a aprendizagem por meio da prática Algumas metodologias ativas que podem ser utilizadas nesse contexto incluem Aprendizagem baseada em projetos PBL essa metodologia consiste em estimular a aprendizagem por meio da resolução de problemas práticos e contextualizados Os estudantes são desafiados a identificar problemas reais e desenvolver soluções práticas o que estimula a colaboração a criatividade e a inovação Sala de aula invertida Flipped Classroom nessa metodologia os estudantes têm acesso prévio aos conteúdos teóricos por meio de materiais audiovisuais vídeos podcasts textos e as aulas presenciais são dedicadas à aplicação prática do conhecimento com atividades em grupo discussões e experimentos práticos Essa metodologia permite que os estudantes tenham um papel mais ativo na construção do próprio conhecimento Aprendizagem cooperativa nessa metodologia os estudantes trabalham em grupos e são responsáveis pela construção do próprio conhecimento Cada estudante tem um papel específico no grupo e a aprendizagem é compartilhada entre os membros da equipe Essa metodologia estimula a colaboração a comunicação e a responsabilidade individual e coletiva Peer Instruction nessa metodologia os estudantes são estimulados a discutir e resolver problemas em grupo sob a orientação do professor A ideia é que os estudantes aprendam uns com os outros compartilhando conhecimentos e experiências Essa metodologia estimula o pensamento crítico a resolução de problemas e a colaboração entre os estudantes Ao adotar metodologias ativas em um projeto extensionista em análise de dados os estudantes têm a oportunidade de desenvolver habilidades técnicas e socioemocionais de forma mais autônoma e participativa o que contribui para uma aprendizagem mais significativa e duradoura Além disso a utilização de metodologias ativas permite que os estudantes sejam protagonistas do próprio processo de ensinoaprendizagem o que aumenta o seu engajamento e motivação Para realizar sua atividade de extensão 1 Estude os conteúdos digitais da sua disciplina 2 Tira dúvidas do conteúdo com o seu tutor 3 Consulte o roteiro de extensão na ABA Conteúdo Complementar da SAVA 4 Acesse o Laboratório de Extensão na SAVA no caminho a seguir LABORATÓRIOS LABORATÓRIO DE EXTENSÃO 5 Assista ao vídeo de orientação sobre extensão disponível no laboratório 6 Preencha os campos com as informações sobre a atividade de extensão realizada 7 Pronto Agora é só enviar 15 Temas de aprendizagem 1 ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS 11 FERRAMENTAS DE ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS 12 MEDIDAS DE POSIÇÃO OU TENDÊNCIA CENTRAL 13 MEDIDAS DE DISPERSÃO OU VARIABILIDADE 2 PROBABILIDADES 21 CONCEITOS BÁSICOS DE PROBABILIDADE 22 CÁLCULOS PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS SIMPLES DE PROBABILIDADE 23 PRINCIPAIS REGRAS DA TEORIA DAS PROBABILIDADES 24 EVENTOS CONDICIONAIS COM BASE NA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS ASSOCIADOS A ELES 3 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 31 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 32 AS DISTRIBUIÇÕES DE BERNOULLI E BINOMIAL 33 AS DISTRIBUIÇÕES GEOMÉTRICA E HIPERGEOMÉTRICA 34 A DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 4 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS 41 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS 42 A DISTRIBUIÇÃO UNIFORME 43 A DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL 44 A DISTRIBUIÇÃO NORMAL 5 TESTES DE HIPÓTESE 51 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE INTERVALOS DE CONFIANÇA 52 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE TESTES DE HIPÓTESE 6 MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 61 A ÁREA DE ECONOMETRIA E A ABORDAGEM EMPÍRICA PARA PROBLEMAS SOCIOECONÔMICOS 62 CONCEITOS BÁSICOS DOS ESTIMADORES DE MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS 16 Procedimentos de avaliação A avaliação do aluno contemplará as competências desenvolvidas por meio de Provas Atividade de Extensão e Simulados Será composta de 4 etapas desdobradas da seguinte forma Realização de Prova AV e AVS 8 oito pontos Realização da Atividade de extensão 2 dois pontos Simulado 1 1 um ponto Simulado 2 1 um ponto Os critérios utilizados para a avaliação dos alunos na Atividade de Extensão serão Desenvolvimento e entrega das atividades estabelecidas no Roteiro de Extensão Pontualidade nas entregas Linguagem adequada correção ortográfica clareza e objetividade Autoavaliação discente com relato das experiências vivenciadas durante a participação na atividade de extensão A Nota da disciplina será calculada mediante a realização a avaliação AV somada as notas da atividade de Extensão disponível na Sala de Aula Virtual SAVA e dos Simulados 1 e 2 A prova AVS poderá ser realizada caso o aluno deseje incrementar a sua nota e substituirá a nota da AV nos casos em que o desempenho seja melhor O Somatório das notas de todas as etapas não poderá ultrapassar o grau máximo de 10 dez pontos Para aprovação o aluno deverá obter grau maior ou igual a 60 seis pontos no somatório de todas as atividades realizadas e ter nota maior ou igual a 40 quatro pontos nas avaliações AV ou AVS 17 Bibliografia básica BONAFINI Fernanda Org Estatística São Paulo Pearson 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao3052 FERREIRA Valéria Aparecida Martins Estatística básica Rio de Janeiro SESES 2016 Disponível em httpsrepositoriov2azurewebsitesnetapiobjetosefetuaDownload72d811a377cf 4900bbc5dd0acd196c3d MONTGOMERY Douglas C RUNGER George C Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521632542 18 Bibliografia complementar BONAFINI Fernanda Cesar Org Matemática e estatística São Paulo Pearson 2014 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao26526 CASTANHEIRA Nelson Pereira Estatística aplicada a todos os níveis Curitiba Intersaberes 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao6078 DEVORE Jay L Probabilidade e estatística para engenharia e ciências São Paulo Cengage Learning 2018 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788522128044 LARSON Ron FARBER Betsy Estatística aplicada São Paulo Pearson 2015 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao36874 LEVINE David M STEPHAN David F SZABAT Kathryn A Estatística teoria e aplicações usando MS Excel em português Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521631972 Plano de Aprendizagem 1 Código e nome da disciplina DGT0229 ANÁLISE DE DADOS 2 Natureza Extensão 3 Carga horária semestral 4 Carga horária semanal 5 Perfil docente O docente tutor deve ser graduado em Engenharia ou Matemática ou áreas afins e possuir Pós graduação Lato Sensu especialização embora seja desejável a Pósgraduação Stricto Sensu Mestrado eou Doutorado na área do curso ou áreas afins É desejável que possua um perfil agregador sendo capaz de conciliar a teoria matemáticaestatística com a aplicabilidade em problemas reais na engenharia e áreas afins habilidades de comunicação em ambiente acadêmico capacidade de interação e fluência digital para utilizar ferramentas necessárias ao desenvolvimento do processo de ensino aprendizagem SGC SAVA BdQ e SIA Importante também o conhecimento do Projeto Pedagógico dos Cursos que o componente curricular faz parte na Matriz Curricular É necessário domínio das metodologias ativas inerentes à educação por competências em especial a metodologia de aprendizagem por projetos eou experiência em extensão além de ferramentas digitais que tornem o processo mais interativo A articulação entre ensino pesquisa e extensão deve ser o eixo direcionador das estratégias utilizadas Além disto é imprescindível que o docente tutor estimule o autoconhecimento e autoaprendizagem entre seus alunos c 6 Área temática Em atendimento à Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 que Estabelece as Diretrizes para a Extensão na Educação Superior Brasileira e dá outras providências a área temática priorizada neste Plano são 1 Estatística descritiva 2 Inferência estatística 7 Linha eixo de extensão e pesquisa Os eixos de extensão e as linhas de pesquisa priorizadas neste Plano são 1 Modelos estatísticos 2 Análise de dados longitudinais e espaciais 3 Análise de redes 4 Análise multivariada 5 Testes de Hipóteses 6 Regressão Linear 8 Competências a serem trabalhadas Com base na proposta institucional para a formação do egresso e as competências gerais e específicas desenvolvidas no curso de Engenharia previstas em seu PPC e em consonância com a Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 as competências gerais que serão trabalhadas neste componente serão prioritariamente Trabalho em equipe Através de projetos e atividades colaborativas os alunos podem desenvolver habilidades de trabalho em equipe aprendendo a cooperar com outros membros do grupo para atingir objetivos comuns Responsabilidade social e ambiental O componente de extensão pode incluir projetos que abordem questões sociais e ambientais relevantes para a comunidade local permitindo que os alunos desenvolvam um senso de responsabilidade em relação aos problemas enfrentados pela sociedade Pensamento crítico Através da resolução de problemas complexos os alunos podem desenvolver habilidades de pensamento crítico aprendendo a analisar informações e propor soluções criativas e inovadoras 9 Ementa ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS PROBABILIDADES VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS TESTES DE HIPÓTESE MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 10 Objetivos CONHECER e assimilar conceitos e terminologia básica em análise de dados e tomada de decisões na organização DESENVOLVER competências analíticas e preditivas no processo decisório de administração RECONHECER as características das organizações competitivas eficazes e eficientes COMPREENDER o processo de tomada de decisão baseado na análise de dados para produção de informações e conhecimentos PRODUZIR e utilizar informações estratégicas identificando analisando tendências e impactos para apoiar a tomada de decisão de gestores SOLUCIONAR problemas através de aplicações práticas em regressão linear 11 Objetivos sociocomunitários Desenvolver habilidades de análise de dados coletar analisar e interpretar dados relevantes para a comunidade e empresas e indústrias locais Identificar problemas sociais e comunitários que podem ser abordados por meio da análise de dados quantitativos Fornecer informações que possam ser usadas para desenvolver políticas públicas mais eficazes Fortalecer a participação cidadã capacitando os membros da comunidade a participar de processos de tomada de decisão e a fazer reivindicações fundamentadas com base em dados Apoiar o desenvolvimento sustentável fornecer dados e informações que possam ser usados para apoiar o desenvolvimento sustentável da comunidade e da região em que está inserida Análise de vendas Descrever dados de vendas como volume de vendas receita e lucro e testar hipóteses sobre as diferenças nas vendas entre produtos regiões ou períodos de tempo Pesquisa de mercado Extrapolar resultados de uma amostra para uma população permitindo que as empresas tomem decisões com base nas preferências do mercado Análise de desempenho Descrever dados de desempenho como indicadores de produtividade qualidade e satisfação dos clientes de empresas e indústrias locais Controle de qualidade Monitorar a variabilidade dos processos de produção e identificar possíveis problemas de qualidade Previsão de demanda Extrapolar tendências históricas prever a demanda futura de produtos ou serviços e registrar dados de vendas históricas como sazonalidade tendências e variação Análise de risco Descrever dados de risco como frequência e gravidade de incidentes e testar hipóteses sobre as diferenças no risco entre áreas de negócios projetos ou produtos Monitoramento ambiental Descrever dados de qualidade do ar água e solo e testar hipóteses sobre as diferenças na qualidade ambiental entre áreas geográficas ou períodos de tempo Avaliação de políticas públicas Avaliar o impacto de políticas públicas em áreas como saúde educação transporte e segurança e descrever dados sobre o desempenho dessas políticas Pesquisa de opinião pública Extrapolar resultados de uma amostra para a população permitindo que as comunidades tomem decisões com base nas preferências dos cidadãos Pode ser usada ainda para descrever dados de pesquisa como frequências percentagens e médias Monitoramento da saúde pública Descrever dados epidemiológicos como incidência e prevalência de doenças e para testar hipóteses sobre as diferenças na saúde entre grupos populacionais Análise de dados demográficos Descrever dados de população e testar hipóteses sobre as diferenças demográficas entre grupos populacionais Avaliação de programas sociais Avaliar o impacto de programas sociais como assistência social segurança alimentar e habitação descrevendo dados sobre o desempenho desses programas 12 Descrição do público envolvido Esse projeto de extensão visa envolver 1 População das comunidades vulneráveis da região no entorno da IES eou localidades onde os alunos estão inseridos socialmente e ou profissionalmente 2 Secretarias de governo municipal meio ambiente e habitação 3 Empresas públicas empresas privadas Organizações não governamentais cuja missão esteja relacionada à redução de impactos ambientais provocados pelo homem 4 Discentes docentes e corpo técnico administrativo da IES 5 Escolas municipais estaduais federais ou particulares 6 Outras partes interessadas a serem validadas pelo docente 13 Justificativa De acordo com os artigos 3º e 6º do Capítulo I da Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 a Extensão na Educação Superior Brasileira ao integrar a matriz curricular e à organização de pesquisa promove em um processo interdisciplinar a formação integral do aluno através da aprendizagem por projetos que estabelece um diálogo construtivo e transformador com diferentes setores da sociedade brasileira e internacional Esse componente na formação do aluno justificase pela importância de promover a atuação da comunidade acadêmica e técnica a partir das demandas socio comunitárias onde se encontra a IES para o enfrentamento das questões da sociedade brasileira inclusive por meio do desenvolvimento econômico social e cultural O perfil e as competências esperadas do egresso nos termos propostos pela Resolução CNECES nº 2 de 24 de abril de 2019 em seu artigo 3 menciona I ter visão holística e humanista ser crítico reflexivo criativo cooperativo e ético e com forte formação técnica II estar apto a pesquisar desenvolver adaptar e utilizar novas tecnologias com atuação inovadora e empreendedora III ser capaz de reconhecer as necessidades dos usuários formular analisar e resolver de forma criativa os problemas de Engenharia IV adotar perspectivas multidisciplinares e transdisciplinares em sua prática V considerar os aspectos globais políticos econômicos sociais ambientais culturais e de segurança e saúde no trabalho VI atuar com isenção e comprometimento com a responsabilidade social e com o desenvolvimento sustentável Um projeto extensionista em análise de dados pode ser justificado por sua capacidade de fornecer informações valiosas para a comunidade e empresas e indústrias locais em que está inserido Com a crescente disponibilidade de dados e tecnologias de análise de dados é possível coletar e analisar dados relevantes para uma variedade de questões sociais e comunitárias desde problemas de saúde pública até questões ambientais Por meio desse projeto extensionista os membros da comunidade podem aprender a coletar analisar e interpretar dados de maneira eficaz capacitandoos à tomada de decisões com base em evidências Além disso um projeto extensionista em análise de dados pode ajudar a fortalecer a colaboração entre a universidade e a comunidade Essa colaboração pode ser uma via de mão dupla em que a comunidade se beneficia com a expertise e os recursos da universidade enquanto a universidade pode aprender com as experiências da comunidade e aplicar seus conhecimentos para resolver problemas reais Por meio desse projeto a universidade pode se envolver diretamente com a comunidade contribuindo para o desenvolvimento regional e para o fortalecimento da democracia participativa 14 Procedimentos de ensinoaprendizagem Este componente curricular adota a metodologia de aprendizagem baseada em projetos construídos de forma dialógica com a sociedade de forma atender aos objetivos citados anteriormente No primeiro momento do componente curricular é apresentada a problematização do projeto a ser desenvolvido pelos alunos Ao desenvolver uma metodologia de ensinoaprendizagem para um projeto extensionista em análise de dados é possível utilizar metodologias ativas que promovam a participação ativa dos estudantes e estimulem a aprendizagem por meio da prática Algumas metodologias ativas que podem ser utilizadas nesse contexto incluem Aprendizagem baseada em projetos PBL essa metodologia consiste em estimular a aprendizagem por meio da resolução de problemas práticos e contextualizados Os estudantes são desafiados a identificar problemas reais e desenvolver soluções práticas o que estimula a colaboração a criatividade e a inovação Sala de aula invertida Flipped Classroom nessa metodologia os estudantes têm acesso prévio aos conteúdos teóricos por meio de materiais audiovisuais vídeos podcasts textos e as aulas presenciais são dedicadas à aplicação prática do conhecimento com atividades em grupo discussões e experimentos práticos Essa metodologia permite que os estudantes tenham um papel mais ativo na construção do próprio conhecimento Aprendizagem cooperativa nessa metodologia os estudantes trabalham em grupos e são responsáveis pela construção do próprio conhecimento Cada estudante tem um papel específico no grupo e a aprendizagem é compartilhada entre os membros da equipe Essa metodologia estimula a colaboração a comunicação e a responsabilidade individual e coletiva Peer Instruction nessa metodologia os estudantes são estimulados a discutir e resolver problemas em grupo sob a orientação do professor A ideia é que os estudantes aprendam uns com os outros compartilhando conhecimentos e experiências Essa metodologia estimula o pensamento crítico a resolução de problemas e a colaboração entre os estudantes Ao adotar metodologias ativas em um projeto extensionista em análise de dados os estudantes têm a oportunidade de desenvolver habilidades técnicas e socioemocionais de forma mais autônoma e participativa o que contribui para uma aprendizagem mais significativa e duradoura Além disso a utilização de metodologias ativas permite que os estudantes sejam protagonistas do próprio processo de ensinoaprendizagem o que aumenta o seu engajamento e motivação Para realizar sua atividade de extensão 1 Estude os conteúdos digitais da sua disciplina 2 Tira dúvidas do conteúdo com o seu tutor 3 Consulte o roteiro de extensão na ABA Conteúdo Complementar da SAVA 4 Acesse o Laboratório de Extensão na SAVA no caminho a seguir LABORATÓRIOS LABORATÓRIO DE EXTENSÃO 5 Assista ao vídeo de orientação sobre extensão disponível no laboratório 6 Preencha os campos com as informações sobre a atividade de extensão realizada 7 Pronto Agora é só enviar 15 Temas de aprendizagem 1 ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS 11 FERRAMENTAS DE ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS 12 MEDIDAS DE POSIÇÃO OU TENDÊNCIA CENTRAL 13 MEDIDAS DE DISPERSÃO OU VARIABILIDADE 2 PROBABILIDADES 21 CONCEITOS BÁSICOS DE PROBABILIDADE 22 CÁLCULOS PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS SIMPLES DE PROBABILIDADE 23 PRINCIPAIS REGRAS DA TEORIA DAS PROBABILIDADES 24 EVENTOS CONDICIONAIS COM BASE NA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS ASSOCIADOS A ELES 3 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 31 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 32 AS DISTRIBUIÇÕES DE BERNOULLI E BINOMIAL 33 AS DISTRIBUIÇÕES GEOMÉTRICA E HIPERGEOMÉTRICA 34 A DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 4 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS 41 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS 42 A DISTRIBUIÇÃO UNIFORME 43 A DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL 44 A DISTRIBUIÇÃO NORMAL 5 TESTES DE HIPÓTESE 51 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE INTERVALOS DE CONFIANÇA 52 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE TESTES DE HIPÓTESE 6 MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 61 A ÁREA DE ECONOMETRIA E A ABORDAGEM EMPÍRICA PARA PROBLEMAS SOCIOECONÔMICOS 62 CONCEITOS BÁSICOS DOS ESTIMADORES DE MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS 16 Procedimentos de avaliação A avaliação do aluno contemplará as competências desenvolvidas por meio de Provas Atividade de Extensão e Simulados Será composta de 4 etapas desdobradas da seguinte forma Realização de Prova AV e AVS 8 oito pontos Realização da Atividade de extensão 2 dois pontos Simulado 1 1 um ponto Simulado 2 1 um ponto Os critérios utilizados para a avaliação dos alunos na Atividade de Extensão serão Desenvolvimento e entrega das atividades estabelecidas no Roteiro de Extensão Pontualidade nas entregas Linguagem adequada correção ortográfica clareza e objetividade Autoavaliação discente com relato das experiências vivenciadas durante a participação na atividade de extensão A Nota da disciplina será calculada mediante a realização a avaliação AV somada as notas da atividade de Extensão disponível na Sala de Aula Virtual SAVA e dos Simulados 1 e 2 A prova AVS poderá ser realizada caso o aluno deseje incrementar a sua nota e substituirá a nota da AV nos casos em que o desempenho seja melhor O Somatório das notas de todas as etapas não poderá ultrapassar o grau máximo de 10 dez pontos Para aprovação o aluno deverá obter grau maior ou igual a 60 seis pontos no somatório de todas as atividades realizadas e ter nota maior ou igual a 40 quatro pontos nas avaliações AV ou AVS 17 Bibliografia básica BONAFINI Fernanda Org Estatística São Paulo Pearson 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao3052 FERREIRA Valéria Aparecida Martins Estatística básica Rio de Janeiro SESES 2016 Disponível em httpsrepositoriov2azurewebsitesnetapiobjetosefetuaDownload72d811a377cf 4900bbc5dd0acd196c3d MONTGOMERY Douglas C RUNGER George C Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521632542 18 Bibliografia complementar BONAFINI Fernanda Cesar Org Matemática e estatística São Paulo Pearson 2014 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao26526 CASTANHEIRA Nelson Pereira Estatística aplicada a todos os níveis Curitiba Intersaberes 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao6078 DEVORE Jay L Probabilidade e estatística para engenharia e ciências São Paulo Cengage Learning 2018 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788522128044 LARSON Ron FARBER Betsy Estatística aplicada São Paulo Pearson 2015 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao36874 LEVINE David M STEPHAN David F SZABAT Kathryn A Estatística teoria e aplicações usando MS Excel em português Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521631972 Plano de Aprendizagem 1 Código e nome da disciplina DGT0229 ANÁLISE DE DADOS 2 Natureza Extensão 3 Carga horária semestral 4 Carga horária semanal 5 Perfil docente O docente tutor deve ser graduado em Engenharia ou Matemática ou áreas afins e possuir Pós graduação Lato Sensu especialização embora seja desejável a Pósgraduação Stricto Sensu Mestrado eou Doutorado na área do curso ou áreas afins É desejável que possua um perfil agregador sendo capaz de conciliar a teoria matemáticaestatística com a aplicabilidade em problemas reais na engenharia e áreas afins habilidades de comunicação em ambiente acadêmico capacidade de interação e fluência digital para utilizar ferramentas necessárias ao desenvolvimento do processo de ensino aprendizagem SGC SAVA BdQ e SIA Importante também o conhecimento do Projeto Pedagógico dos Cursos que o componente curricular faz parte na Matriz Curricular É necessário domínio das metodologias ativas inerentes à educação por competências em especial a metodologia de aprendizagem por projetos eou experiência em extensão além de ferramentas digitais que tornem o processo mais interativo A articulação entre ensino pesquisa e extensão deve ser o eixo direcionador das estratégias utilizadas Além disto é imprescindível que o docente tutor estimule o autoconhecimento e autoaprendizagem entre seus alunos c 6 Área temática Em atendimento à Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 que Estabelece as Diretrizes para a Extensão na Educação Superior Brasileira e dá outras providências a área temática priorizada neste Plano são 1 Estatística descritiva 2 Inferência estatística 7 Linha eixo de extensão e pesquisa Os eixos de extensão e as linhas de pesquisa priorizadas neste Plano são 1 Modelos estatísticos 2 Análise de dados longitudinais e espaciais 3 Análise de redes 4 Análise multivariada 5 Testes de Hipóteses 6 Regressão Linear 8 Competências a serem trabalhadas Com base na proposta institucional para a formação do egresso e as competências gerais e específicas desenvolvidas no curso de Engenharia previstas em seu PPC e em consonância com a Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 as competências gerais que serão trabalhadas neste componente serão prioritariamente Trabalho em equipe Através de projetos e atividades colaborativas os alunos podem desenvolver habilidades de trabalho em equipe aprendendo a cooperar com outros membros do grupo para atingir objetivos comuns Responsabilidade social e ambiental O componente de extensão pode incluir projetos que abordem questões sociais e ambientais relevantes para a comunidade local permitindo que os alunos desenvolvam um senso de responsabilidade em relação aos problemas enfrentados pela sociedade Pensamento crítico Através da resolução de problemas complexos os alunos podem desenvolver habilidades de pensamento crítico aprendendo a analisar informações e propor soluções criativas e inovadoras 9 Ementa ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS PROBABILIDADES VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS TESTES DE HIPÓTESE MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 10 Objetivos CONHECER e assimilar conceitos e terminologia básica em análise de dados e tomada de decisões na organização DESENVOLVER competências analíticas e preditivas no processo decisório de administração RECONHECER as características das organizações competitivas eficazes e eficientes COMPREENDER o processo de tomada de decisão baseado na análise de dados para produção de informações e conhecimentos PRODUZIR e utilizar informações estratégicas identificando analisando tendências e impactos para apoiar a tomada de decisão de gestores SOLUCIONAR problemas através de aplicações práticas em regressão linear 11 Objetivos sociocomunitários Desenvolver habilidades de análise de dados coletar analisar e interpretar dados relevantes para a comunidade e empresas e indústrias locais Identificar problemas sociais e comunitários que podem ser abordados por meio da análise de dados quantitativos Fornecer informações que possam ser usadas para desenvolver políticas públicas mais eficazes Fortalecer a participação cidadã capacitando os membros da comunidade a participar de processos de tomada de decisão e a fazer reivindicações fundamentadas com base em dados Apoiar o desenvolvimento sustentável fornecer dados e informações que possam ser usados para apoiar o desenvolvimento sustentável da comunidade e da região em que está inserida Análise de vendas Descrever dados de vendas como volume de vendas receita e lucro e testar hipóteses sobre as diferenças nas vendas entre produtos regiões ou períodos de tempo Pesquisa de mercado Extrapolar resultados de uma amostra para uma população permitindo que as empresas tomem decisões com base nas preferências do mercado Análise de desempenho Descrever dados de desempenho como indicadores de produtividade qualidade e satisfação dos clientes de empresas e indústrias locais Controle de qualidade Monitorar a variabilidade dos processos de produção e identificar possíveis problemas de qualidade Previsão de demanda Extrapolar tendências históricas prever a demanda futura de produtos ou serviços e registrar dados de vendas históricas como sazonalidade tendências e variação Análise de risco Descrever dados de risco como frequência e gravidade de incidentes e testar hipóteses sobre as diferenças no risco entre áreas de negócios projetos ou produtos Monitoramento ambiental Descrever dados de qualidade do ar água e solo e testar hipóteses sobre as diferenças na qualidade ambiental entre áreas geográficas ou períodos de tempo Avaliação de políticas públicas Avaliar o impacto de políticas públicas em áreas como saúde educação transporte e segurança e descrever dados sobre o desempenho dessas políticas Pesquisa de opinião pública Extrapolar resultados de uma amostra para a população permitindo que as comunidades tomem decisões com base nas preferências dos cidadãos Pode ser usada ainda para descrever dados de pesquisa como frequências percentagens e médias Monitoramento da saúde pública Descrever dados epidemiológicos como incidência e prevalência de doenças e para testar hipóteses sobre as diferenças na saúde entre grupos populacionais Análise de dados demográficos Descrever dados de população e testar hipóteses sobre as diferenças demográficas entre grupos populacionais Avaliação de programas sociais Avaliar o impacto de programas sociais como assistência social segurança alimentar e habitação descrevendo dados sobre o desempenho desses programas 12 Descrição do público envolvido Esse projeto de extensão visa envolver 1 População das comunidades vulneráveis da região no entorno da IES eou localidades onde os alunos estão inseridos socialmente e ou profissionalmente 2 Secretarias de governo municipal meio ambiente e habitação 3 Empresas públicas empresas privadas Organizações não governamentais cuja missão esteja relacionada à redução de impactos ambientais provocados pelo homem 4 Discentes docentes e corpo técnico administrativo da IES 5 Escolas municipais estaduais federais ou particulares 6 Outras partes interessadas a serem validadas pelo docente 13 Justificativa De acordo com os artigos 3º e 6º do Capítulo I da Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 a Extensão na Educação Superior Brasileira ao integrar a matriz curricular e à organização de pesquisa promove em um processo interdisciplinar a formação integral do aluno através da aprendizagem por projetos que estabelece um diálogo construtivo e transformador com diferentes setores da sociedade brasileira e internacional Esse componente na formação do aluno justificase pela importância de promover a atuação da comunidade acadêmica e técnica a partir das demandas socio comunitárias onde se encontra a IES para o enfrentamento das questões da sociedade brasileira inclusive por meio do desenvolvimento econômico social e cultural O perfil e as competências esperadas do egresso nos termos propostos pela Resolução CNECES nº 2 de 24 de abril de 2019 em seu artigo 3 menciona I ter visão holística e humanista ser crítico reflexivo criativo cooperativo e ético e com forte formação técnica II estar apto a pesquisar desenvolver adaptar e utilizar novas tecnologias com atuação inovadora e empreendedora III ser capaz de reconhecer as necessidades dos usuários formular analisar e resolver de forma criativa os problemas de Engenharia IV adotar perspectivas multidisciplinares e transdisciplinares em sua prática V considerar os aspectos globais políticos econômicos sociais ambientais culturais e de segurança e saúde no trabalho VI atuar com isenção e comprometimento com a responsabilidade social e com o desenvolvimento sustentável Um projeto extensionista em análise de dados pode ser justificado por sua capacidade de fornecer informações valiosas para a comunidade e empresas e indústrias locais em que está inserido Com a crescente disponibilidade de dados e tecnologias de análise de dados é possível coletar e analisar dados relevantes para uma variedade de questões sociais e comunitárias desde problemas de saúde pública até questões ambientais Por meio desse projeto extensionista os membros da comunidade podem aprender a coletar analisar e interpretar dados de maneira eficaz capacitandoos à tomada de decisões com base em evidências Além disso um projeto extensionista em análise de dados pode ajudar a fortalecer a colaboração entre a universidade e a comunidade Essa colaboração pode ser uma via de mão dupla em que a comunidade se beneficia com a expertise e os recursos da universidade enquanto a universidade pode aprender com as experiências da comunidade e aplicar seus conhecimentos para resolver problemas reais Por meio desse projeto a universidade pode se envolver diretamente com a comunidade contribuindo para o desenvolvimento regional e para o fortalecimento da democracia participativa 14 Procedimentos de ensinoaprendizagem Este componente curricular adota a metodologia de aprendizagem baseada em projetos construídos de forma dialógica com a sociedade de forma atender aos objetivos citados anteriormente No primeiro momento do componente curricular é apresentada a problematização do projeto a ser desenvolvido pelos alunos Ao desenvolver uma metodologia de ensinoaprendizagem para um projeto extensionista em análise de dados é possível utilizar metodologias ativas que promovam a participação ativa dos estudantes e estimulem a aprendizagem por meio da prática Algumas metodologias ativas que podem ser utilizadas nesse contexto incluem Aprendizagem baseada em projetos PBL essa metodologia consiste em estimular a aprendizagem por meio da resolução de problemas práticos e contextualizados Os estudantes são desafiados a identificar problemas reais e desenvolver soluções práticas o que estimula a colaboração a criatividade e a inovação Sala de aula invertida Flipped Classroom nessa metodologia os estudantes têm acesso prévio aos conteúdos teóricos por meio de materiais audiovisuais vídeos podcasts textos e as aulas presenciais são dedicadas à aplicação prática do conhecimento com atividades em grupo discussões e experimentos práticos Essa metodologia permite que os estudantes tenham um papel mais ativo na construção do próprio conhecimento Aprendizagem cooperativa nessa metodologia os estudantes trabalham em grupos e são responsáveis pela construção do próprio conhecimento Cada estudante tem um papel específico no grupo e a aprendizagem é compartilhada entre os membros da equipe Essa metodologia estimula a colaboração a comunicação e a responsabilidade individual e coletiva Peer Instruction nessa metodologia os estudantes são estimulados a discutir e resolver problemas em grupo sob a orientação do professor A ideia é que os estudantes aprendam uns com os outros compartilhando conhecimentos e experiências Essa metodologia estimula o pensamento crítico a resolução de problemas e a colaboração entre os estudantes Ao adotar metodologias ativas em um projeto extensionista em análise de dados os estudantes têm a oportunidade de desenvolver habilidades técnicas e socioemocionais de forma mais autônoma e participativa o que contribui para uma aprendizagem mais significativa e duradoura Além disso a utilização de metodologias ativas permite que os estudantes sejam protagonistas do próprio processo de ensinoaprendizagem o que aumenta o seu engajamento e motivação Para realizar sua atividade de extensão 1 Estude os conteúdos digitais da sua disciplina 2 Tira dúvidas do conteúdo com o seu tutor 3 Consulte o roteiro de extensão na ABA Conteúdo Complementar da SAVA 4 Acesse o Laboratório de Extensão na SAVA no caminho a seguir LABORATÓRIOS LABORATÓRIO DE EXTENSÃO 5 Assista ao vídeo de orientação sobre extensão disponível no laboratório 6 Preencha os campos com as informações sobre a atividade de extensão realizada 7 Pronto Agora é só enviar 15 Temas de aprendizagem 1 ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS 11 FERRAMENTAS DE ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS 12 MEDIDAS DE POSIÇÃO OU TENDÊNCIA CENTRAL 13 MEDIDAS DE DISPERSÃO OU VARIABILIDADE 2 PROBABILIDADES 21 CONCEITOS BÁSICOS DE PROBABILIDADE 22 CÁLCULOS PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS SIMPLES DE PROBABILIDADE 23 PRINCIPAIS REGRAS DA TEORIA DAS PROBABILIDADES 24 EVENTOS CONDICIONAIS COM BASE NA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS ASSOCIADOS A ELES 3 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 31 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 32 AS DISTRIBUIÇÕES DE BERNOULLI E BINOMIAL 33 AS DISTRIBUIÇÕES GEOMÉTRICA E HIPERGEOMÉTRICA 34 A DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 4 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS 41 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS 42 A DISTRIBUIÇÃO UNIFORME 43 A DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL 44 A DISTRIBUIÇÃO NORMAL 5 TESTES DE HIPÓTESE 51 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE INTERVALOS DE CONFIANÇA 52 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE TESTES DE HIPÓTESE 6 MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 61 A ÁREA DE ECONOMETRIA E A ABORDAGEM EMPÍRICA PARA PROBLEMAS SOCIOECONÔMICOS 62 CONCEITOS BÁSICOS DOS ESTIMADORES DE MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS 16 Procedimentos de avaliação A avaliação do aluno contemplará as competências desenvolvidas por meio de Provas Atividade de Extensão e Simulados Será composta de 4 etapas desdobradas da seguinte forma Realização de Prova AV e AVS 8 oito pontos Realização da Atividade de extensão 2 dois pontos Simulado 1 1 um ponto Simulado 2 1 um ponto Os critérios utilizados para a avaliação dos alunos na Atividade de Extensão serão Desenvolvimento e entrega das atividades estabelecidas no Roteiro de Extensão Pontualidade nas entregas Linguagem adequada correção ortográfica clareza e objetividade Autoavaliação discente com relato das experiências vivenciadas durante a participação na atividade de extensão A Nota da disciplina será calculada mediante a realização a avaliação AV somada as notas da atividade de Extensão disponível na Sala de Aula Virtual SAVA e dos Simulados 1 e 2 A prova AVS poderá ser realizada caso o aluno deseje incrementar a sua nota e substituirá a nota da AV nos casos em que o desempenho seja melhor O Somatório das notas de todas as etapas não poderá ultrapassar o grau máximo de 10 dez pontos Para aprovação o aluno deverá obter grau maior ou igual a 60 seis pontos no somatório de todas as atividades realizadas e ter nota maior ou igual a 40 quatro pontos nas avaliações AV ou AVS 17 Bibliografia básica BONAFINI Fernanda Org Estatística São Paulo Pearson 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao3052 FERREIRA Valéria Aparecida Martins Estatística básica Rio de Janeiro SESES 2016 Disponível em httpsrepositoriov2azurewebsitesnetapiobjetosefetuaDownload72d811a377cf 4900bbc5dd0acd196c3d MONTGOMERY Douglas C RUNGER George C Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521632542 18 Bibliografia complementar BONAFINI Fernanda Cesar Org Matemática e estatística São Paulo Pearson 2014 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao26526 CASTANHEIRA Nelson Pereira Estatística aplicada a todos os níveis Curitiba Intersaberes 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao6078 DEVORE Jay L Probabilidade e estatística para engenharia e ciências São Paulo Cengage Learning 2018 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788522128044 LARSON Ron FARBER Betsy Estatística aplicada São Paulo Pearson 2015 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao36874 LEVINE David M STEPHAN David F SZABAT Kathryn A Estatística teoria e aplicações usando MS Excel em português Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521631972 Plano de Aprendizagem 1 Código e nome da disciplina DGT0229 ANÁLISE DE DADOS 2 Natureza Extensão 3 Carga horária semestral 4 Carga horária semanal 5 Perfil docente O docente tutor deve ser graduado em Engenharia ou Matemática ou áreas afins e possuir Pós graduação Lato Sensu especialização embora seja desejável a Pósgraduação Stricto Sensu Mestrado eou Doutorado na área do curso ou áreas afins É desejável que possua um perfil agregador sendo capaz de conciliar a teoria matemáticaestatística com a aplicabilidade em problemas reais na engenharia e áreas afins habilidades de comunicação em ambiente acadêmico capacidade de interação e fluência digital para utilizar ferramentas necessárias ao desenvolvimento do processo de ensino aprendizagem SGC SAVA BdQ e SIA Importante também o conhecimento do Projeto Pedagógico dos Cursos que o componente curricular faz parte na Matriz Curricular É necessário domínio das metodologias ativas inerentes à educação por competências em especial a metodologia de aprendizagem por projetos eou experiência em extensão além de ferramentas digitais que tornem o processo mais interativo A articulação entre ensino pesquisa e extensão deve ser o eixo direcionador das estratégias utilizadas Além disto é imprescindível que o docente tutor estimule o autoconhecimento e autoaprendizagem entre seus alunos c 6 Área temática Em atendimento à Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 que Estabelece as Diretrizes para a Extensão na Educação Superior Brasileira e dá outras providências a área temática priorizada neste Plano são 1 Estatística descritiva 2 Inferência estatística 7 Linha eixo de extensão e pesquisa Os eixos de extensão e as linhas de pesquisa priorizadas neste Plano são 1 Modelos estatísticos 2 Análise de dados longitudinais e espaciais 3 Análise de redes 4 Análise multivariada 5 Testes de Hipóteses 6 Regressão Linear 8 Competências a serem trabalhadas Com base na proposta institucional para a formação do egresso e as competências gerais e específicas desenvolvidas no curso de Engenharia previstas em seu PPC e em consonância com a Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 as competências gerais que serão trabalhadas neste componente serão prioritariamente Trabalho em equipe Através de projetos e atividades colaborativas os alunos podem desenvolver habilidades de trabalho em equipe aprendendo a cooperar com outros membros do grupo para atingir objetivos comuns Responsabilidade social e ambiental O componente de extensão pode incluir projetos que abordem questões sociais e ambientais relevantes para a comunidade local permitindo que os alunos desenvolvam um senso de responsabilidade em relação aos problemas enfrentados pela sociedade Pensamento crítico Através da resolução de problemas complexos os alunos podem desenvolver habilidades de pensamento crítico aprendendo a analisar informações e propor soluções criativas e inovadoras 9 Ementa ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS PROBABILIDADES VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS TESTES DE HIPÓTESE MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 10 Objetivos CONHECER e assimilar conceitos e terminologia básica em análise de dados e tomada de decisões na organização DESENVOLVER competências analíticas e preditivas no processo decisório de administração RECONHECER as características das organizações competitivas eficazes e eficientes COMPREENDER o processo de tomada de decisão baseado na análise de dados para produção de informações e conhecimentos PRODUZIR e utilizar informações estratégicas identificando analisando tendências e impactos para apoiar a tomada de decisão de gestores SOLUCIONAR problemas através de aplicações práticas em regressão linear 11 Objetivos sociocomunitários Desenvolver habilidades de análise de dados coletar analisar e interpretar dados relevantes para a comunidade e empresas e indústrias locais Identificar problemas sociais e comunitários que podem ser abordados por meio da análise de dados quantitativos Fornecer informações que possam ser usadas para desenvolver políticas públicas mais eficazes Fortalecer a participação cidadã capacitando os membros da comunidade a participar de processos de tomada de decisão e a fazer reivindicações fundamentadas com base em dados Apoiar o desenvolvimento sustentável fornecer dados e informações que possam ser usados para apoiar o desenvolvimento sustentável da comunidade e da região em que está inserida Análise de vendas Descrever dados de vendas como volume de vendas receita e lucro e testar hipóteses sobre as diferenças nas vendas entre produtos regiões ou períodos de tempo Pesquisa de mercado Extrapolar resultados de uma amostra para uma população permitindo que as empresas tomem decisões com base nas preferências do mercado Análise de desempenho Descrever dados de desempenho como indicadores de produtividade qualidade e satisfação dos clientes de empresas e indústrias locais Controle de qualidade Monitorar a variabilidade dos processos de produção e identificar possíveis problemas de qualidade Previsão de demanda Extrapolar tendências históricas prever a demanda futura de produtos ou serviços e registrar dados de vendas históricas como sazonalidade tendências e variação Análise de risco Descrever dados de risco como frequência e gravidade de incidentes e testar hipóteses sobre as diferenças no risco entre áreas de negócios projetos ou produtos Monitoramento ambiental Descrever dados de qualidade do ar água e solo e testar hipóteses sobre as diferenças na qualidade ambiental entre áreas geográficas ou períodos de tempo Avaliação de políticas públicas Avaliar o impacto de políticas públicas em áreas como saúde educação transporte e segurança e descrever dados sobre o desempenho dessas políticas Pesquisa de opinião pública Extrapolar resultados de uma amostra para a população permitindo que as comunidades tomem decisões com base nas preferências dos cidadãos Pode ser usada ainda para descrever dados de pesquisa como frequências percentagens e médias Monitoramento da saúde pública Descrever dados epidemiológicos como incidência e prevalência de doenças e para testar hipóteses sobre as diferenças na saúde entre grupos populacionais Análise de dados demográficos Descrever dados de população e testar hipóteses sobre as diferenças demográficas entre grupos populacionais Avaliação de programas sociais Avaliar o impacto de programas sociais como assistência social segurança alimentar e habitação descrevendo dados sobre o desempenho desses programas 12 Descrição do público envolvido Esse projeto de extensão visa envolver 1 População das comunidades vulneráveis da região no entorno da IES eou localidades onde os alunos estão inseridos socialmente e ou profissionalmente 2 Secretarias de governo municipal meio ambiente e habitação 3 Empresas públicas empresas privadas Organizações não governamentais cuja missão esteja relacionada à redução de impactos ambientais provocados pelo homem 4 Discentes docentes e corpo técnico administrativo da IES 5 Escolas municipais estaduais federais ou particulares 6 Outras partes interessadas a serem validadas pelo docente 13 Justificativa De acordo com os artigos 3º e 6º do Capítulo I da Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 a Extensão na Educação Superior Brasileira ao integrar a matriz curricular e à organização de pesquisa promove em um processo interdisciplinar a formação integral do aluno através da aprendizagem por projetos que estabelece um diálogo construtivo e transformador com diferentes setores da sociedade brasileira e internacional Esse componente na formação do aluno justificase pela importância de promover a atuação da comunidade acadêmica e técnica a partir das demandas socio comunitárias onde se encontra a IES para o enfrentamento das questões da sociedade brasileira inclusive por meio do desenvolvimento econômico social e cultural O perfil e as competências esperadas do egresso nos termos propostos pela Resolução CNECES nº 2 de 24 de abril de 2019 em seu artigo 3 menciona I ter visão holística e humanista ser crítico reflexivo criativo cooperativo e ético e com forte formação técnica II estar apto a pesquisar desenvolver adaptar e utilizar novas tecnologias com atuação inovadora e empreendedora III ser capaz de reconhecer as necessidades dos usuários formular analisar e resolver de forma criativa os problemas de Engenharia IV adotar perspectivas multidisciplinares e transdisciplinares em sua prática V considerar os aspectos globais políticos econômicos sociais ambientais culturais e de segurança e saúde no trabalho VI atuar com isenção e comprometimento com a responsabilidade social e com o desenvolvimento sustentável Um projeto extensionista em análise de dados pode ser justificado por sua capacidade de fornecer informações valiosas para a comunidade e empresas e indústrias locais em que está inserido Com a crescente disponibilidade de dados e tecnologias de análise de dados é possível coletar e analisar dados relevantes para uma variedade de questões sociais e comunitárias desde problemas de saúde pública até questões ambientais Por meio desse projeto extensionista os membros da comunidade podem aprender a coletar analisar e interpretar dados de maneira eficaz capacitandoos à tomada de decisões com base em evidências Além disso um projeto extensionista em análise de dados pode ajudar a fortalecer a colaboração entre a universidade e a comunidade Essa colaboração pode ser uma via de mão dupla em que a comunidade se beneficia com a expertise e os recursos da universidade enquanto a universidade pode aprender com as experiências da comunidade e aplicar seus conhecimentos para resolver problemas reais Por meio desse projeto a universidade pode se envolver diretamente com a comunidade contribuindo para o desenvolvimento regional e para o fortalecimento da democracia participativa 14 Procedimentos de ensinoaprendizagem Este componente curricular adota a metodologia de aprendizagem baseada em projetos construídos de forma dialógica com a sociedade de forma atender aos objetivos citados anteriormente No primeiro momento do componente curricular é apresentada a problematização do projeto a ser desenvolvido pelos alunos Ao desenvolver uma metodologia de ensinoaprendizagem para um projeto extensionista em análise de dados é possível utilizar metodologias ativas que promovam a participação ativa dos estudantes e estimulem a aprendizagem por meio da prática Algumas metodologias ativas que podem ser utilizadas nesse contexto incluem Aprendizagem baseada em projetos PBL essa metodologia consiste em estimular a aprendizagem por meio da resolução de problemas práticos e contextualizados Os estudantes são desafiados a identificar problemas reais e desenvolver soluções práticas o que estimula a colaboração a criatividade e a inovação Sala de aula invertida Flipped Classroom nessa metodologia os estudantes têm acesso prévio aos conteúdos teóricos por meio de materiais audiovisuais vídeos podcasts textos e as aulas presenciais são dedicadas à aplicação prática do conhecimento com atividades em grupo discussões e experimentos práticos Essa metodologia permite que os estudantes tenham um papel mais ativo na construção do próprio conhecimento Aprendizagem cooperativa nessa metodologia os estudantes trabalham em grupos e são responsáveis pela construção do próprio conhecimento Cada estudante tem um papel específico no grupo e a aprendizagem é compartilhada entre os membros da equipe Essa metodologia estimula a colaboração a comunicação e a responsabilidade individual e coletiva Peer Instruction nessa metodologia os estudantes são estimulados a discutir e resolver problemas em grupo sob a orientação do professor A ideia é que os estudantes aprendam uns com os outros compartilhando conhecimentos e experiências Essa metodologia estimula o pensamento crítico a resolução de problemas e a colaboração entre os estudantes Ao adotar metodologias ativas em um projeto extensionista em análise de dados os estudantes têm a oportunidade de desenvolver habilidades técnicas e socioemocionais de forma mais autônoma e participativa o que contribui para uma aprendizagem mais significativa e duradoura Além disso a utilização de metodologias ativas permite que os estudantes sejam protagonistas do próprio processo de ensinoaprendizagem o que aumenta o seu engajamento e motivação Para realizar sua atividade de extensão 1 Estude os conteúdos digitais da sua disciplina 2 Tira dúvidas do conteúdo com o seu tutor 3 Consulte o roteiro de extensão na ABA Conteúdo Complementar da SAVA 4 Acesse o Laboratório de Extensão na SAVA no caminho a seguir LABORATÓRIOS LABORATÓRIO DE EXTENSÃO 5 Assista ao vídeo de orientação sobre extensão disponível no laboratório 6 Preencha os campos com as informações sobre a atividade de extensão realizada 7 Pronto Agora é só enviar 15 Temas de aprendizagem 1 ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS 11 FERRAMENTAS DE ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS 12 MEDIDAS DE POSIÇÃO OU TENDÊNCIA CENTRAL 13 MEDIDAS DE DISPERSÃO OU VARIABILIDADE 2 PROBABILIDADES 21 CONCEITOS BÁSICOS DE PROBABILIDADE 22 CÁLCULOS PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS SIMPLES DE PROBABILIDADE 23 PRINCIPAIS REGRAS DA TEORIA DAS PROBABILIDADES 24 EVENTOS CONDICIONAIS COM BASE NA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS ASSOCIADOS A ELES 3 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 31 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 32 AS DISTRIBUIÇÕES DE BERNOULLI E BINOMIAL 33 AS DISTRIBUIÇÕES GEOMÉTRICA E HIPERGEOMÉTRICA 34 A DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 4 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS 41 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS 42 A DISTRIBUIÇÃO UNIFORME 43 A DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL 44 A DISTRIBUIÇÃO NORMAL 5 TESTES DE HIPÓTESE 51 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE INTERVALOS DE CONFIANÇA 52 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE TESTES DE HIPÓTESE 6 MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 61 A ÁREA DE ECONOMETRIA E A ABORDAGEM EMPÍRICA PARA PROBLEMAS SOCIOECONÔMICOS 62 CONCEITOS BÁSICOS DOS ESTIMADORES DE MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS 16 Procedimentos de avaliação A avaliação do aluno contemplará as competências desenvolvidas por meio de Provas Atividade de Extensão e Simulados Será composta de 4 etapas desdobradas da seguinte forma Realização de Prova AV e AVS 8 oito pontos Realização da Atividade de extensão 2 dois pontos Simulado 1 1 um ponto Simulado 2 1 um ponto Os critérios utilizados para a avaliação dos alunos na Atividade de Extensão serão Desenvolvimento e entrega das atividades estabelecidas no Roteiro de Extensão Pontualidade nas entregas Linguagem adequada correção ortográfica clareza e objetividade Autoavaliação discente com relato das experiências vivenciadas durante a participação na atividade de extensão A Nota da disciplina será calculada mediante a realização a avaliação AV somada as notas da atividade de Extensão disponível na Sala de Aula Virtual SAVA e dos Simulados 1 e 2 A prova AVS poderá ser realizada caso o aluno deseje incrementar a sua nota e substituirá a nota da AV nos casos em que o desempenho seja melhor O Somatório das notas de todas as etapas não poderá ultrapassar o grau máximo de 10 dez pontos Para aprovação o aluno deverá obter grau maior ou igual a 60 seis pontos no somatório de todas as atividades realizadas e ter nota maior ou igual a 40 quatro pontos nas avaliações AV ou AVS 17 Bibliografia básica BONAFINI Fernanda Org Estatística São Paulo Pearson 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao3052 FERREIRA Valéria Aparecida Martins Estatística básica Rio de Janeiro SESES 2016 Disponível em httpsrepositoriov2azurewebsitesnetapiobjetosefetuaDownload72d811a377cf 4900bbc5dd0acd196c3d MONTGOMERY Douglas C RUNGER George C Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521632542 18 Bibliografia complementar BONAFINI Fernanda Cesar Org Matemática e estatística São Paulo Pearson 2014 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao26526 CASTANHEIRA Nelson Pereira Estatística aplicada a todos os níveis Curitiba Intersaberes 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao6078 DEVORE Jay L Probabilidade e estatística para engenharia e ciências São Paulo Cengage Learning 2018 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788522128044 LARSON Ron FARBER Betsy Estatística aplicada São Paulo Pearson 2015 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao36874 LEVINE David M STEPHAN David F SZABAT Kathryn A Estatística teoria e aplicações usando MS Excel em português Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521631972 Plano de Aprendizagem 1 Código e nome da disciplina DGT0229 ANÁLISE DE DADOS 2 Natureza Extensão 3 Carga horária semestral 4 Carga horária semanal 5 Perfil docente O docente tutor deve ser graduado em Engenharia ou Matemática ou áreas afins e possuir Pós graduação Lato Sensu especialização embora seja desejável a Pósgraduação Stricto Sensu Mestrado eou Doutorado na área do curso ou áreas afins É desejável que possua um perfil agregador sendo capaz de conciliar a teoria matemáticaestatística com a aplicabilidade em problemas reais na engenharia e áreas afins habilidades de comunicação em ambiente acadêmico capacidade de interação e fluência digital para utilizar ferramentas necessárias ao desenvolvimento do processo de ensino aprendizagem SGC SAVA BdQ e SIA Importante também o conhecimento do Projeto Pedagógico dos Cursos que o componente curricular faz parte na Matriz Curricular É necessário domínio das metodologias ativas inerentes à educação por competências em especial a metodologia de aprendizagem por projetos eou experiência em extensão além de ferramentas digitais que tornem o processo mais interativo A articulação entre ensino pesquisa e extensão deve ser o eixo direcionador das estratégias utilizadas Além disto é imprescindível que o docente tutor estimule o autoconhecimento e autoaprendizagem entre seus alunos c 6 Área temática Em atendimento à Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 que Estabelece as Diretrizes para a Extensão na Educação Superior Brasileira e dá outras providências a área temática priorizada neste Plano são 1 Estatística descritiva 2 Inferência estatística 7 Linha eixo de extensão e pesquisa Os eixos de extensão e as linhas de pesquisa priorizadas neste Plano são 1 Modelos estatísticos 2 Análise de dados longitudinais e espaciais 3 Análise de redes 4 Análise multivariada 5 Testes de Hipóteses 6 Regressão Linear 8 Competências a serem trabalhadas Com base na proposta institucional para a formação do egresso e as competências gerais e específicas desenvolvidas no curso de Engenharia previstas em seu PPC e em consonância com a Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 as competências gerais que serão trabalhadas neste componente serão prioritariamente Trabalho em equipe Através de projetos e atividades colaborativas os alunos podem desenvolver habilidades de trabalho em equipe aprendendo a cooperar com outros membros do grupo para atingir objetivos comuns Responsabilidade social e ambiental O componente de extensão pode incluir projetos que abordem questões sociais e ambientais relevantes para a comunidade local permitindo que os alunos desenvolvam um senso de responsabilidade em relação aos problemas enfrentados pela sociedade Pensamento crítico Através da resolução de problemas complexos os alunos podem desenvolver habilidades de pensamento crítico aprendendo a analisar informações e propor soluções criativas e inovadoras 9 Ementa ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS PROBABILIDADES VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS TESTES DE HIPÓTESE MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 10 Objetivos CONHECER e assimilar conceitos e terminologia básica em análise de dados e tomada de decisões na organização DESENVOLVER competências analíticas e preditivas no processo decisório de administração RECONHECER as características das organizações competitivas eficazes e eficientes COMPREENDER o processo de tomada de decisão baseado na análise de dados para produção de informações e conhecimentos PRODUZIR e utilizar informações estratégicas identificando analisando tendências e impactos para apoiar a tomada de decisão de gestores SOLUCIONAR problemas através de aplicações práticas em regressão linear 11 Objetivos sociocomunitários Desenvolver habilidades de análise de dados coletar analisar e interpretar dados relevantes para a comunidade e empresas e indústrias locais Identificar problemas sociais e comunitários que podem ser abordados por meio da análise de dados quantitativos Fornecer informações que possam ser usadas para desenvolver políticas públicas mais eficazes Fortalecer a participação cidadã capacitando os membros da comunidade a participar de processos de tomada de decisão e a fazer reivindicações fundamentadas com base em dados Apoiar o desenvolvimento sustentável fornecer dados e informações que possam ser usados para apoiar o desenvolvimento sustentável da comunidade e da região em que está inserida Análise de vendas Descrever dados de vendas como volume de vendas receita e lucro e testar hipóteses sobre as diferenças nas vendas entre produtos regiões ou períodos de tempo Pesquisa de mercado Extrapolar resultados de uma amostra para uma população permitindo que as empresas tomem decisões com base nas preferências do mercado Análise de desempenho Descrever dados de desempenho como indicadores de produtividade qualidade e satisfação dos clientes de empresas e indústrias locais Controle de qualidade Monitorar a variabilidade dos processos de produção e identificar possíveis problemas de qualidade Previsão de demanda Extrapolar tendências históricas prever a demanda futura de produtos ou serviços e registrar dados de vendas históricas como sazonalidade tendências e variação Análise de risco Descrever dados de risco como frequência e gravidade de incidentes e testar hipóteses sobre as diferenças no risco entre áreas de negócios projetos ou produtos Monitoramento ambiental Descrever dados de qualidade do ar água e solo e testar hipóteses sobre as diferenças na qualidade ambiental entre áreas geográficas ou períodos de tempo Avaliação de políticas públicas Avaliar o impacto de políticas públicas em áreas como saúde educação transporte e segurança e descrever dados sobre o desempenho dessas políticas Pesquisa de opinião pública Extrapolar resultados de uma amostra para a população permitindo que as comunidades tomem decisões com base nas preferências dos cidadãos Pode ser usada ainda para descrever dados de pesquisa como frequências percentagens e médias Monitoramento da saúde pública Descrever dados epidemiológicos como incidência e prevalência de doenças e para testar hipóteses sobre as diferenças na saúde entre grupos populacionais Análise de dados demográficos Descrever dados de população e testar hipóteses sobre as diferenças demográficas entre grupos populacionais Avaliação de programas sociais Avaliar o impacto de programas sociais como assistência social segurança alimentar e habitação descrevendo dados sobre o desempenho desses programas 12 Descrição do público envolvido Esse projeto de extensão visa envolver 1 População das comunidades vulneráveis da região no entorno da IES eou localidades onde os alunos estão inseridos socialmente e ou profissionalmente 2 Secretarias de governo municipal meio ambiente e habitação 3 Empresas públicas empresas privadas Organizações não governamentais cuja missão esteja relacionada à redução de impactos ambientais provocados pelo homem 4 Discentes docentes e corpo técnico administrativo da IES 5 Escolas municipais estaduais federais ou particulares 6 Outras partes interessadas a serem validadas pelo docente 13 Justificativa De acordo com os artigos 3º e 6º do Capítulo I da Resolução CNECES nº 7 de 18 de dezembro de 2018 a Extensão na Educação Superior Brasileira ao integrar a matriz curricular e à organização de pesquisa promove em um processo interdisciplinar a formação integral do aluno através da aprendizagem por projetos que estabelece um diálogo construtivo e transformador com diferentes setores da sociedade brasileira e internacional Esse componente na formação do aluno justificase pela importância de promover a atuação da comunidade acadêmica e técnica a partir das demandas socio comunitárias onde se encontra a IES para o enfrentamento das questões da sociedade brasileira inclusive por meio do desenvolvimento econômico social e cultural O perfil e as competências esperadas do egresso nos termos propostos pela Resolução CNECES nº 2 de 24 de abril de 2019 em seu artigo 3 menciona I ter visão holística e humanista ser crítico reflexivo criativo cooperativo e ético e com forte formação técnica II estar apto a pesquisar desenvolver adaptar e utilizar novas tecnologias com atuação inovadora e empreendedora III ser capaz de reconhecer as necessidades dos usuários formular analisar e resolver de forma criativa os problemas de Engenharia IV adotar perspectivas multidisciplinares e transdisciplinares em sua prática V considerar os aspectos globais políticos econômicos sociais ambientais culturais e de segurança e saúde no trabalho VI atuar com isenção e comprometimento com a responsabilidade social e com o desenvolvimento sustentável Um projeto extensionista em análise de dados pode ser justificado por sua capacidade de fornecer informações valiosas para a comunidade e empresas e indústrias locais em que está inserido Com a crescente disponibilidade de dados e tecnologias de análise de dados é possível coletar e analisar dados relevantes para uma variedade de questões sociais e comunitárias desde problemas de saúde pública até questões ambientais Por meio desse projeto extensionista os membros da comunidade podem aprender a coletar analisar e interpretar dados de maneira eficaz capacitandoos à tomada de decisões com base em evidências Além disso um projeto extensionista em análise de dados pode ajudar a fortalecer a colaboração entre a universidade e a comunidade Essa colaboração pode ser uma via de mão dupla em que a comunidade se beneficia com a expertise e os recursos da universidade enquanto a universidade pode aprender com as experiências da comunidade e aplicar seus conhecimentos para resolver problemas reais Por meio desse projeto a universidade pode se envolver diretamente com a comunidade contribuindo para o desenvolvimento regional e para o fortalecimento da democracia participativa 14 Procedimentos de ensinoaprendizagem Este componente curricular adota a metodologia de aprendizagem baseada em projetos construídos de forma dialógica com a sociedade de forma atender aos objetivos citados anteriormente No primeiro momento do componente curricular é apresentada a problematização do projeto a ser desenvolvido pelos alunos Ao desenvolver uma metodologia de ensinoaprendizagem para um projeto extensionista em análise de dados é possível utilizar metodologias ativas que promovam a participação ativa dos estudantes e estimulem a aprendizagem por meio da prática Algumas metodologias ativas que podem ser utilizadas nesse contexto incluem Aprendizagem baseada em projetos PBL essa metodologia consiste em estimular a aprendizagem por meio da resolução de problemas práticos e contextualizados Os estudantes são desafiados a identificar problemas reais e desenvolver soluções práticas o que estimula a colaboração a criatividade e a inovação Sala de aula invertida Flipped Classroom nessa metodologia os estudantes têm acesso prévio aos conteúdos teóricos por meio de materiais audiovisuais vídeos podcasts textos e as aulas presenciais são dedicadas à aplicação prática do conhecimento com atividades em grupo discussões e experimentos práticos Essa metodologia permite que os estudantes tenham um papel mais ativo na construção do próprio conhecimento Aprendizagem cooperativa nessa metodologia os estudantes trabalham em grupos e são responsáveis pela construção do próprio conhecimento Cada estudante tem um papel específico no grupo e a aprendizagem é compartilhada entre os membros da equipe Essa metodologia estimula a colaboração a comunicação e a responsabilidade individual e coletiva Peer Instruction nessa metodologia os estudantes são estimulados a discutir e resolver problemas em grupo sob a orientação do professor A ideia é que os estudantes aprendam uns com os outros compartilhando conhecimentos e experiências Essa metodologia estimula o pensamento crítico a resolução de problemas e a colaboração entre os estudantes Ao adotar metodologias ativas em um projeto extensionista em análise de dados os estudantes têm a oportunidade de desenvolver habilidades técnicas e socioemocionais de forma mais autônoma e participativa o que contribui para uma aprendizagem mais significativa e duradoura Além disso a utilização de metodologias ativas permite que os estudantes sejam protagonistas do próprio processo de ensinoaprendizagem o que aumenta o seu engajamento e motivação Para realizar sua atividade de extensão 1 Estude os conteúdos digitais da sua disciplina 2 Tira dúvidas do conteúdo com o seu tutor 3 Consulte o roteiro de extensão na ABA Conteúdo Complementar da SAVA 4 Acesse o Laboratório de Extensão na SAVA no caminho a seguir LABORATÓRIOS LABORATÓRIO DE EXTENSÃO 5 Assista ao vídeo de orientação sobre extensão disponível no laboratório 6 Preencha os campos com as informações sobre a atividade de extensão realizada 7 Pronto Agora é só enviar 15 Temas de aprendizagem 1 ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS 11 FERRAMENTAS DE ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS 12 MEDIDAS DE POSIÇÃO OU TENDÊNCIA CENTRAL 13 MEDIDAS DE DISPERSÃO OU VARIABILIDADE 2 PROBABILIDADES 21 CONCEITOS BÁSICOS DE PROBABILIDADE 22 CÁLCULOS PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS SIMPLES DE PROBABILIDADE 23 PRINCIPAIS REGRAS DA TEORIA DAS PROBABILIDADES 24 EVENTOS CONDICIONAIS COM BASE NA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS ASSOCIADOS A ELES 3 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 31 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 32 AS DISTRIBUIÇÕES DE BERNOULLI E BINOMIAL 33 AS DISTRIBUIÇÕES GEOMÉTRICA E HIPERGEOMÉTRICA 34 A DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 4 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS 41 OS CONCEITOS DE VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS 42 A DISTRIBUIÇÃO UNIFORME 43 A DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL 44 A DISTRIBUIÇÃO NORMAL 5 TESTES DE HIPÓTESE 51 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE INTERVALOS DE CONFIANÇA 52 ASPECTOS CONCEITUAIS E APLICAÇÕES DE TESTES DE HIPÓTESE 6 MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR 61 A ÁREA DE ECONOMETRIA E A ABORDAGEM EMPÍRICA PARA PROBLEMAS SOCIOECONÔMICOS 62 CONCEITOS BÁSICOS DOS ESTIMADORES DE MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS 16 Procedimentos de avaliação A avaliação do aluno contemplará as competências desenvolvidas por meio de Provas Atividade de Extensão e Simulados Será composta de 4 etapas desdobradas da seguinte forma Realização de Prova AV e AVS 8 oito pontos Realização da Atividade de extensão 2 dois pontos Simulado 1 1 um ponto Simulado 2 1 um ponto Os critérios utilizados para a avaliação dos alunos na Atividade de Extensão serão Desenvolvimento e entrega das atividades estabelecidas no Roteiro de Extensão Pontualidade nas entregas Linguagem adequada correção ortográfica clareza e objetividade Autoavaliação discente com relato das experiências vivenciadas durante a participação na atividade de extensão A Nota da disciplina será calculada mediante a realização a avaliação AV somada as notas da atividade de Extensão disponível na Sala de Aula Virtual SAVA e dos Simulados 1 e 2 A prova AVS poderá ser realizada caso o aluno deseje incrementar a sua nota e substituirá a nota da AV nos casos em que o desempenho seja melhor O Somatório das notas de todas as etapas não poderá ultrapassar o grau máximo de 10 dez pontos Para aprovação o aluno deverá obter grau maior ou igual a 60 seis pontos no somatório de todas as atividades realizadas e ter nota maior ou igual a 40 quatro pontos nas avaliações AV ou AVS 17 Bibliografia básica BONAFINI Fernanda Org Estatística São Paulo Pearson 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao3052 FERREIRA Valéria Aparecida Martins Estatística básica Rio de Janeiro SESES 2016 Disponível em httpsrepositoriov2azurewebsitesnetapiobjetosefetuaDownload72d811a377cf 4900bbc5dd0acd196c3d MONTGOMERY Douglas C RUNGER George C Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521632542 18 Bibliografia complementar BONAFINI Fernanda Cesar Org Matemática e estatística São Paulo Pearson 2014 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao26526 CASTANHEIRA Nelson Pereira Estatística aplicada a todos os níveis Curitiba Intersaberes 2012 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao6078 DEVORE Jay L Probabilidade e estatística para engenharia e ciências São Paulo Cengage Learning 2018 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788522128044 LARSON Ron FARBER Betsy Estatística aplicada São Paulo Pearson 2015 Disponível em httpsplataformabvirtualcombrLeitorPublicacao36874 LEVINE David M STEPHAN David F SZABAT Kathryn A Estatística teoria e aplicações usando MS Excel em português Rio de Janeiro LTC 2016 Disponível em httpsintegradaminhabibliotecacombrbooks9788521631972