Apresentar alguns métodos matemáticos e estatísticos necessários para o estudo de fenómenos naturais, económicos e financeiros, desenvolvendo nos alunos a capacidade para, de uma forma crítica, analisar e interpretar os resultados. Introduzir os alunos aos sistemas modernos de cálculos simbólicos e numéricos, como os pacotes matemáticos em Phyton, R e Excel. No final da unidade curricular, pretende-se que os alunos sejam capazes de : - aplicar as ferramentas computacionais simbólicas e numéricas básicas na resolução dos modelos matemáticos na área de economia, gestão e engenharia; - identificar os métodos de organização da informação, descrever um conjunto de dados através de medidas, tabelas e gráficos, e explicar os resultados obtidos. Pretende-se ainda que sejam capazes de utilizar ferramentas computacionais adequadas para análise descritiva dos dados.
A programação em sistema interativo de cálculo simbólico e numérico, e de manipulação e visualização de dados (pacotes matemáticos SymPy, NumPy, Matplotlib e SciPy em Python, entre outros). Introdução aos métodos numéricos de solução das equações não lineares, interpolação dos dados, diferenciação e integração numérica, visualização gráfica das funções de uma e duas variáveis e otimização. Introdução ao software R e Excel. Elaboração de pequenas funções em R. Revisão dos conceitos base de estatística: população, amostra e tipo de variáveis. Estatística descritiva univariada: agrupamento de dados, tabela de frequências, representação gráfica e cálculo de medidas resumo (localização, dispersão, assimetria, achatamento e concentração). Função de distribuição empírica. Estatística descritiva bivariada: representação gráfica e tabela de contingência.
Saha, A. (2015) Doing Math with Python: use programming to explore Algebra, Statistics, Calculus and more! Starch Press. Landau, R. H. (2011). A first course in scientific computing: symbolic, graphic, and numeric modeling using Maple, Java, Mathematica, and Fortran90. Princeton University Press. Everitt, B. , Hothorn, T. (2006) A Handbook of Statistical Analyses Using R, Chapman and Hall/CRC Herkenhoff, L., Fogli, J. (2013) Applied statistics for business and management using Microsoft Excel, Springer. Pestana, D., Velosa, S.F. (2010) Introdução à Probabilidade e Estatística (4ª edição). Fundação Calouste Gulbenkian.