Métodos de Ensino e Avaliações

Metodologias de Ensino e Aprendizagem: • Aulas expositivas: Realizadas em cada sessão para introduzir conceitos fundamentais e estruturas teóricas. • Labs práticos: Exercícios práticos utilizando ferramentas como Hadoop ou Spark , permitindo que os alunos apliquem os conceitos. • Estudos de caso: Casos de negócios do mundo real são discutidos para ilustrar a aplicação de Big Data em diferentes indústrias. • Trabalho em grupo: Os alunos trabalharão em equipes para resolver problemas complexos de Big Data e apresentar suas conclusões. • Discussão: Discussões interativas sobre os desafios éticos e práticos do Big Data nos negócios. Avaliação • Participação em aula (10%): Baseada no envolvimento nas discussões em aula e labs práticos. • Projeto em grupo (40%): As equipas receberão um problema de Big Data para resolver utilizando ferramentas analíticas. Elas devem apresentar suas conclusões e recomendações. • Exame final (50%): Uma combinação de questões teóricas e práticas que avaliam a compreensão dos alunos sobre os tópicos abordados em aula.