Tratamento de Dados em Biotecnologia

Cód.: QUI13555L

3 ECTS

Duração: 15 semanas/78 horas

Área Científica: Química

Língua(s) de lecionação: Português

Língua(s) de apoio tutorial: Português, Inglês

Regime de Frequência: Presencial

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

4. Educação de qualidade - Assegurar a educação inclusiva, e equitativa e de qualidade, e promover oportunidades de aprendizagem ao longo da vida para todos.

Objetivos de Aprendizagem

Esta Unidade Curricular pretende estimular e desenvolver nos alunos a capacidade de análise de dados tanto a nível qualitativo como quantitativo. Conhecer métodos de análise procuram dar resposta à dualidade estabilidade/variabilidade dos processos biotecnológicos. Serão abordados métodos de análise linear e de análise não-linear que possibilitem avançar para uma perspetiva de construção de modelos representativos dos comportamentos observados. No final da Unidade Curricular, os alunos deverão ser capazes de utilizar com facilidade o computador na análise, processamento, visualização e descrição dos resultados obtidos; delinear estratégias de processamento de dados e escolher aquela que melhor se adequa ao problema em estudo. Pretende-se ainda que o aluno seja capaz de aplicar os conhecimentos adquiridos para situações de aplicação prática passíveis de serem utilizadas em outra Unidades Curriculares, nomeadamente no que diz respeito à descrição, apresentação e visualização dos dados.

Conteúdos Programáticos

Utilização dos computadores, na optica do utilizador, em ciência aplicada à química e à biotecnologia.
Métodos convencionais de tratamento de dados.
Visualização e descrição de dados.
Métodos não convencionais de tratamento de dados (métodos inspirados na natureza; introdução aos sistemas inteligentes, aplicações a processos biotecnológicos).
Simulação computacional de processos biotecnológicos.

Métodos de Ensino

As metodologias de ensino foram concebidas para assegurar a coerência entre os objetivos de aprendizagem, o programa da unidade curricular e o modelo pedagógico da instituição, promovendo a centralidade do estudante. A unidade curricular combina aulas práticas laboratoriais e trabalho autónomo.
Nas aulas práticas laboratoriais são abordados os fundamentos da análise de dados em processos biotecnológicos, incluindo métodos qualitativos e quantitativos, bem como técnicas de análise linear e não linear. A metodologia articula exposição estruturada, resolução de problemas e estudo de casos, incentivando a compreensão da dualidade estabilidade/variabilidade, a construção de modelos representativos e a seleção de estratégias adequadas ao problema em estudo. São ainda utilizadas atividades de aprendizagem baseada em problemas e momentos de sala de aula invertida, em que os estudantes preparam previamente tópicos e apresentam sínteses para discussão, reforçando a autonomia, a comunicação científica e a capacidade crítica.
O trabalho autónomo assume um papel central na consolidação de aprendizagens, integrando leitura de bibliografia especializada, preparação de exercícios, elaboração de relatórios, análise de artigos científicos e utilização de ferramentas digitais para processamento, visualização e interpretação de dados. A plataforma Moodle apoia o acesso a materiais, a submissão de trabalhos e a comunicação entre docentes e estudantes.
As metodologias incluem também oportunidades de comunicação oral (apresentações, discussão de trabalhos, análise de artigos), de trabalho colaborativo (em pares ou em grupo), de criatividade (definição de estratégias inovadoras de processamento de dados) e de desenvolvimento de pensamento crítico (autoavaliação, reflexão e escolha de métodos adequados).
Em síntese, estas metodologias permitem que os estudantes compreendam e apliquem métodos de análise de dados em processos biotecnológicos, desenvolvam competências analíticas em contextos qualitativos e quantitativos, construam modelos representativos de comportamentos observados, integrem investigação científica e tecnológica atual na aprendizagem e utilizem recursos computacionais de forma autónoma e eficaz. Esta articulação assegura coerência entre metodologias, objetivos e programa da unidade curricular, garantindo formação sólida, crítica e inovadora na análise e processamento de dados em Biotecnologia.

Avaliação

A classificação da unidade curricular terá em conta a avaliação de uma componente de cariz teórico (60%, realizada através de duas frequências (avaliação continua) ou na modalidade de exame) e de uma componente de projecto (40%, realizada através da elaboração, apresentação e discussão de trabalhos). Na modalidade de avaliação contínua cada frequência tem um peso de 30%. Para obter aprovação, os estudantes deverão ter assiduidade mínima de acordo com o definido o RAUE. Os alunos que optarem por não frequentar as aulas poderão realizar avaliação final na época de recurso.

Bibliografia

Witten, I.H.; Frank, E.; Hall, M.A.; Pal, C.J. Data Mining?Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4th ed.; Morgan Kaufmann: Cambridge, MA, USA, 2017.
Han, J.; Pei, J.; Tong, H. Data Mining: Concepts and Techniques, 4th ed.; Morgan Kaufmann: Cambridge, MA, USA, 2022.
Peck, R.; Olsen, C.; Short, T. Introduction to Statistics and Data Analysis, 6th ed.; Cengage Learning: Boston, MA, USA, 2020.
S. Gama & A. Pedrosa, Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística com Excel, 3ª Ed. (2016), Porto Editora, Lisboa.