Análise de Dados em Ciências do Desporto
Sinopse
A tomada de decisão em Ciências do Desporto depende cada vez mais de dados: avaliação física, monitorização de treino, análise de desempenho e indicadores de saúde e bem-
estar. No âmbito do Skills4Digital, este curso visa reforçar a literacia de dados e a capacidade de preparar, analisar e comunicar resultados de forma clara, reprodutível e ética. Ao longo de desafios práticos, os participantes aprendem a estruturar e limpar bases de dados, produzir estatística descritiva e visualizações e apresentar conclusões úteis para contextos de treino e investigação.
Principais competências a desenvolver no curso
Competência
No final da formação, os participantes deverão ser capazes de:
- Identificar e tratar outliers (valores extremos) e dados omissos.
- Calcular e interpretar medidas de tendência central (Média, Mediana, Moda) e de dispersão (Desvio-padrão, Variância, Amplitude Interquartil).
- Redigir conclusões descritivas fundamentadas para relatórios técnicos.
Edições
Duração
ECTS
Regime
Idioma
Calendarização
| Edição | Início do curso | Sessões Síncronas | Sessões Presenciais | Fim do curso |
|---|---|---|---|---|
| 1ª edição | a definir | a definir | a definir | a definir |
Metodologia
O curso decorre totalmente online, com interação assíncrona, com a duração de 2 semanas, num total de 27 horas de formação. O principal instrumento de comunicação será o Fórum, através do qual os participantes recebem acompanhamento, colocam dúvidas e partilham os seus ficheiros e interpretações. Para concluir com sucesso este curso, considera-se um esforço estimado de cerca de 2 horas por dia (10 a 14 horas semanais, distribuídas pelas atividades práticas e pelo estudo autónomo). No início de cada desafio, são apresentadas instruções específicas sobre as tarefas a realizar e disponibilizados recursos de apoio, mantendo uma estrutura uniforme em todos os módulos e garantindo orientação ao longo do curso.
Público-alvo
Requisitos
Número de vagas
Edital
Consulte o edital na página das candidaturas
Resultados
Consulte os resultados das candidaturas na página dos resultados
Conteúdos a abordar
Os conteúdos a abordar são:
- Definição de variáveis (Nominal, Ordinal, Escala) e construção de matrizes de dados.
- Técnicas de identificação de erros de inserção, análise de valores extremos (outliers) e estratégias de tratamento de dados em falta.
- Procedimentos para cálculo de frequências, medidas de tendência central e medidas de dispersão.
- Leitura crítica de outputs estatísticos e normas de escrita científica e técnica para caracterização de amostras e atletas.
