Resumo
O curso Introdução à Ciência de dados para a Administração Pública visa dotar quadros e dirigentes da Administração Pública de um conhecimento amplo de diferentes técnicas e ferramentas de análise estatística para potenciar a utilização de dados quantitativos nas suas organizações e atividades.
No fim do curso, os/as participantes serão capazes de:
- Descrever e caracterizar dados quantitativos de fontes diversificadas (dados administrativos, inquéritos por questionário, recenseamentos da população, entre outras fontes);
- Conduzir análises exploratórias a partir dos dados de que se dispõe;
- Selecionar as técnicas de análise estatística multivariada e inferencial mais adequadas para responder às questões de investigação colocadas;
- Representar visualmente diferentes tipos de dados para sustentar a interpretação analítica apresentada
Objetivos
- Capacitar os/as formandos/as para conduzir análises estatísticas de forma autónoma com diferentes fontes de dados, para melhor compreender a realidade e fomentar a tomada de decisões informada.
Metodologia
Será adotada uma abordagem metodológica mista, combinando métodos expositivos, exercícios práticos e discussão em aula. Os temas em análise relacionam-se com a Proteção Social, o Trabalho e o Emprego, contudo os/as participantes serão desafiados a trazer os seus próprios datasets (anonimizados) e/ou temáticas prioritárias para as sessões práticas.
Será privilegiado o recurso a software de análise estatística open-source, não excluindo, porém, a adaptação dos exercícios a softwares proprietários para quem tem acesso (e.g. IBM SPSS Statistics, Stata).
Horas de contacto
36 horas de contacto
Destinatários
- Profissionais da Administração Pública central (técnicos, técnicos superiores, dirigentes intermédios e superiores).
- Experiência prévia com os fundamentos da análise estatística é bem-vinda, mas não obrigatória. Os conteúdos dos módulos formativos têm uma estrutura e linguagem adequadas a diferentes formações académicas e profissionais.
Parceiro
Plano Curricular
Programa
- Apresentação do Curso (1 hora)
- Introdução a diferentes softwares de análise estatística - MS Excel, IBM SPSS, Stata, R (2 horas)
- Introdução à Estatística Descritiva - exercícios práticos de análise univariada e bivariada (4 horas)
- Análise de diferentes fontes de dados quantitativos - exercícios práticos (4 horas)
- Storytelling e representação visual de dados - exercícios práticos (3 horas)
- Introdução à Estatística Inferencial (2 horas)
- Modelos lineares – Regressões lineares simples e múltiplas - exercícios práticos (6 horas)
- Modelos não-lineares (Regressões logísticas) - exercícios práticos (6 horas)
- Tópicos avançados (8 horas)
- a acordar com os/as formandos/as no início do Curso duas de entre as três opções - a, b ou c):
- Introdução à Econometria Espacial e recurso a GIS;
- Análise multivariada e técnicas de redução dimensional (Análise Fatorial, Análise de Componentes Principais, Análise de Clusters);
- Introdução a Machine Learning.
- a acordar com os/as formandos/as no início do Curso duas de entre as três opções - a, b ou c):