6 ECTS; 2º Ano, 2º Semestre, 28,0 PL + 28,0 TP + 5,0 OT , Cód. 814346.
Docente(s)
- Vasco Renato Marques Gestosa da Silva (1)(2)
(1) Docente Responsável
(2) Docente que lecciona
Pré-requisitos
Não Aplicável
Objetivos
1) Compreender os princípios fundamentais da modelação de dados orientada à análise; 2) Conceber e implementar modelos de dados eficientes; 3) Aplicar boas práticas de modelação dimensional (factos, dimensões e hierarquias); 4) Utilizar a linguagem DAX para criação de medidas, colunas calculadas e KPIs; 5) Desenvolver visualizações eficazes, interativas e orientadas ao utilizador final; 6) Criar relatórios e dashboards analíticos para suporte à tomada de decisão; 7) Apps organizacionais
Programa
A. Introdução à Modelação e Visualização de Dados
Papel da modelação no ciclo de Business Intelligence
Diferença entre bases de dados transacionais e analíticas
Visão geral do ecossistema Power BI
B. Aquisição, Preparação e Transformação de Dados
Fontes de dados (ficheiros, bases de dados, serviços online)
ETL vs ELT
Power Query: limpeza, transformação e enriquecimento de dados
Normalização e tratamento de dados inconsistentes
C. Modelação de Dados
Conceitos fundamentais de modelação
Modelação dimensional:
oTabelas de factos
oTabelas de dimensão
oGranularidade
Esquemas estrela e floco de neve
D. Linguagem DAX (Data Analysis Expressions)
Conceitos base: contexto de linha e contexto de filtro
Medidas vs colunas calculadas
Funções DAX mais utilizadas (SUMX, CALCULATE, FILTER, etc.)E5. E. Visualização de Dados
Tipos de gráficos e quando utilizá-los
Interatividade: filtros, segmentações e drill-down
F. Publicação e Partilha de relatórios e dashboards
Publicação no Power BI Service
Workspaces, permissões e partilha
G. Microsoft Power Apps
Metodologia de avaliação
A avaliação por frequência da disciplina consiste na realização de exercícios de avaliação (50%) e na realização de um projeto de avaliação final (50%). A classificação final da UC resulta da
média ponderada dos vários momentos de avaliação. O aluno obtém aprovação à UC, estando dispensado de Exame, de acordo com o disposto nos Pontos 11 e 12, do Artigo 11º, do regulamento Académico do IPT.
A avaliação em exame/exame recurso consiste na realização de projeto prático (100%). O aluno obtém aprovação à UC, de acordo com o disposto nos Pontos 11 e 12, do Artigo 11º, do regulamento Académico do IPT.
Bibliografia
- Côrte-Real, N. (2022). Big Data & Analytics. (Vol. 1). Lisboa: Influência
- Gama, S. e Gonçalves, D. e Santos, B. e Moreira, J. (2025). Visualização de Informação Principíos e Técnicas para Compreensão e Comunicação de Dados. (Vol. 1). Lisboa: FCA
- Sordi, J. (2019). Modelagem de Dados. (Vol. 1). Brasil: érica
Método de Ensino
Expositivo/Demonstrativo e realização de exercícios práticos.
Software utilizado nas aulas
Microsoft Power BI; Microsoft Power Apps; Microsoft Teams
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
