2025

Análise e tratamento de dados em Geologia

Nome: Análise e tratamento de dados em Geologia
Cód.: GEO13462M
6 ECTS
Duração: 15 semanas/156 horas
Área Científica: Geologia

Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português, Inglês
Regime de Frequência: Presencial

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

Objetivos de Aprendizagem

Este curso destina-se a aprofundar conceitos básicos e apresentar várias ferramentas disponíveis para a exibição e extração de informações a partir de dados.
Com este curso os estudantes devem aumentar a sua capacidade de entender a literatura sobre estatística e análise de dados, tornando-se qualificados para aplicar a análise e o tratamento de dados geológicos de forma independente.
Entender e aplicar de forma sólida as formas de colher, preparar os dados geológicos e apresentar os resultados, estando consciente tanto das incertezas comummente associadas à modelação geológica quanto das múltiplas maneiras que a análise e tratamento de dados oferece para quantificar tais incertezas.

Conteúdos Programáticos

Teórica
1. Introdução
-Análise exploratória de dados
-Populações anómalas e de fundo regional
-Análise de dados modelados
2. Dados geoquímicos multivariados
-Métodos exploratórios
-Elementos limite e pathfinders
-Dados rejeitadose problemas de aquisição
-Outliers; Estimação robusta
-Transformação de dados
3. Modelação de dados geoquímicos e geofísicos
-Métodos de regressão
-Análise de agrupamentos, análise de componentes principais
-Gráficos D2: Uma extensão multivariada de (qq)-plots
-Análise de variáveis canónicas
-Classificando observações desconhecidas
4. Teoria de inversão de problemas
- Conceptualização
- Inversão linear
- Inversão não-linear
- Aplicações
5. Tendências Futuras

Prática
1- Introdução a software de análise e tratamento de dados.
2- Tratamento de dados
3. Análise e tratamento de dados aplicado a um caso de estudo
-Análise preliminar de dados
-Análise exploratória de dados multivariados
-Modelação de dados multivariados
-Inversão de dados

Métodos de Ensino

O ensino envolverá aulas teóricas e sobretudo teórico práticas em que os alunos aprenderão as diversas abordagens através da resolução de problemas reais e análise de artigos científicos. Será dado especial ênfase à utilização de software livre.

As aulas funcionarão através de uma metodologia "problema driven" em que os estudantes procurarão resolver, com as metodologias trabalhadas nas aulas teóricas e teórico-práticas, problemas reais. Sempre que possível o ensino será feito em contexto de investigação que esteja em desenvolvimento no Departamento de Geociências.

Avaliação

A avaliação incluirá uma componente de avaliação contínua (envolvimento e disponibilidade do estudante, aplicação dos conhecimentos adquiridos, etc.), complementada pela avaliação de um artigo escrito sobre o caso de estudo e da sua apresentação em poster.

Avaliação continua
1) Avaliação Teórica (50%, 10 valores)
o Mini-frequência 1 (25%, 2.5 valores)
o Mini-frequência 2 (25%, 2.5 valores)
o Mini-frequência 3 (25%, 2.5 valores)
o Mini-frequência 4 (25%, 2.5 valores)
2) Avaliação Prática: Trabalhos práticos em grupo (50%, 10 valores)
o Entrega do relatório: 40% (8 valores)
o Apresentação oral: 10% (2 valores)

Avaliação por exame final:
? Época normal: 1 teste teórico-prático ? 100%
? Época recurso: 1 teste teórico-prático ? 100%
? Época especial: 1 teste teórico-prático ? 100%
? Época extraordinária: 1 teste teórico-prático ? 100%

Nota: Os alunos terão de obter um mínimo de 50% em cada uma das componentes (teórica e prática)

Bibliografia

Petrelli, Maurizio. Introduction to python in earth science data analysis: from descriptive statistics to machine learning. Springer Nature, 2021.
Keen, J. (2018). Graphics for Statistics and Data Analysis with R, 2nd edn, Boca Raton, CRC-Chapman and Hall 610 pp.
Olea (2008). Basic statistical concepts and methods for earth scientists. Open File Report 2008-1017, USGS. 193pp.
Janoušek, V., Farrow, C. M. & Erban, V. (2006). Geochemical Modelling of Igneous Processes Principles And Recipes in R Language: Bringing the Power of R to a Geochemical Community. Springer, 346pp.
Davis, J. (2002). Statistics and Data Analysis in Geology. Third Edition. John Wiley & Sons, 257pp.
Grunsky, E.C. (2000). Statistical analysis in the geosciences. Geological Survey of Canada, Ottawa, Ontario, Canada.

Artigos científicos e capítulos de livros disponibilizados online na página da disciplina.

Equipa Docente

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