No final do módulo, os participantes deverão ser capazes de:

• Manipular dados, limpando-os e preparando-os para processamento.
• Aplicar as ferramentas do Excel para manipular dados e chegar a conclusões.
• Utilizar as principais ferramentas de Estatística para transformar dados em informação de apoio aos processos de tomada de decisão de gestão.

• Profissionais interessados em Análise Estatística.
• Gestores de empresas.
• Quadros técnicos de áreas variadas que pretendam ganhar o domínio sobre estas ferramentas.
• Estudantes universitários.
• Recém-licenciados.

O programa tem 21 horas, dividido por 7 sessões de 3 horas cada. As sessões decorrerão das 17:30 às 20:30. A primeira parte das sessões será dedicada à explanação de vários conceitos estatísticos. A segunda parte será dedicada à realização de exercícios práticos utilizando dados reais. Estes servirão para colocar em prática os principais conceitos de Estatística de modo a familiarizar os participantes com a sua aplicação. Por fim, os participantes terão de apresentar os resultados à turma, gerando assim uma discussão informada sobre os vários tópicos em análise.

Sessão 1 – O que é a estatística

• Procura de representação da realidade.
• Tomada de decisão em ambientes incertos.
• Diferença entre Estatística Descritiva e Preditiva.
• Caso de estudo.

Sessão 2 – Descrever dados numéricos

• Medidas de tendência central.
• Medidas de variabilidade.
• Eliminação de outliers.
• Média ponderada e medidas para variáveis agrupadas.
• Caso de estudo.

Sessão 3 – Descrever os dados graficamente

• Variáveis de categoria vs. Variáveis numéricas.
• Descrição de variáveis de categoria.
• Gráficos para descrever séries temporais.
• Gráficos para descrever varáveis numéricas.
• Tabelas de gráficos para descrever relações entre duas variáveis.
• Erros comuns na representação gráfica.
• Caso de estudo.

Sessão 4 – Sazonalidade

Medições de sazonalidade.

Médias móveis.

Previsão de variáveis com base na sazonalidade.

Caso de estudo.

Sessão 5 – Probabilidade

Conceito de probabilidade e variável aleatória.

Conceito de distribuição estatística.

Inferência estatística.

Caso de estudo.

Sessão 6 – Correlações

Modelo de regressão linear simples.

Predição.

Caso de estudo.

Sessão 7 – Projeto final (para avaliação)

Turma dividida em grupos.

Cada grupo recebe um conjunto de dados em bruto, sendo que este trabalho será avaliado.

Manuel Lino Ferreira

Pós-Graduado em Direito Financeiro pela University College London/Queen Mary University of London e em Mercados e Riscos Financeiros pela Nova Information Management School. Actualmente, faz o doutoramento em Gestão na Graduate School of Business, University of Cape Town.

Responsável por vários projectos do Banco Mundial em Angola, tendo feito parte da equipa residente no país. Antes de se mudar para a Cidade do Cabo, foi director executivo do NOVAFRICA, o centro de conhecimento da Nova School of Business and Economics que se dedica ao desenvolvimento económico e negócios em África.

Uma exceção de outros cursos pela relevância desta formação