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OFICINA DE SOLUÇÕES PROFISSIONAIS 
 
Disciplina: PENSAMENTO ANALÍTICO E ANÁLISE DE DADOS 
Encontro 4: FERRAMENTAS COMPUTACIONAIS PARA ANÁLISE DE DADOS 
 
Encontro 4 – Aprendizagem entre pares 
Neste encontro, você estudará entre pares todos os conteúdos abordados na disciplina, e 
compartilhará o resultado de aprendizagem com seus colegas de turma. Você terá a 
oportunidade de aprender com o outro. Você também trabalhará sua comunicação e 
autoconfiança. 
Você deverá concluir a atividade e apresentá-la ao final do encontro. 
 
1. Conceito 
Esta atividade explora conceitos relacionados à organização e visualização de informações, 
com foco em: i) Mapas Mentais na representação gráfica que organiza ideias de forma 
hierárquica e conectada, facilitando a visualização de relacionamentos entre conceitos; ii) 
Ferramentas computacionais para análise de dados no conhecimento prático sobre Python, 
Hadoop, Spark, e Weka; iii) Síntese de conhecimentos na capacidade de reunir e compartilhar 
ideias e experiências adquiridas ao longo da disciplina. 
2. Objetivo da Atividade 
Você deve assumir o papel de facilitador de conhecimentos, elaborando um mapa mental que 
sintetize as ferramentas computacionais estudadas e suas aplicações práticas na análise de 
dados. Durante a atividade, você deverá: 
o Organizar e sintetizar informações complexas de forma visual. 
o Relacionar os conceitos e ferramentas computacionais da disciplina com suas 
aplicações práticas. 
o Desenvolver habilidades de comunicação para compartilhar conhecimentos com 
clareza e objetividade. 
3. Descrição da Atividade 
Em grupo, elabore um mapa mental que integre os principais conceitos, ferramentas e 
aplicações práticas abordados na disciplina de PENSAMENTO ANALÍTICO E ANÁLISE DE 
DADOS. O mapa deve incluir: 
o As ferramentas computacionais estudadas (Python, Hadoop, Spark, Weka). 
 
 
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o Suas aplicações práticas na engenharia e na análise de dados. 
o As conexões e interdependências entre os conceitos. 
Apresente o mapa mental para a turma, explicando o raciocínio por trás de sua estrutura e 
como os conceitos se relacionam. 
4. Etapas para Realização 
4.1. Revisão dos conteúdos das Unidades de Ensino (40 minutos): Unidade 1: Conceitos de 
pensamento analítico, análise de custo-benefício e tomada de decisão crítica; Unidade 2: 
Aplicação do pensamento analítico na engenharia, análise de riscos, otimização e 
simulações; Unidade 3: Técnicas de Data Driven, aprendizado de máquina e Big Data; 
Unidade 4: Uso de ferramentas computacionais como Python, Hadoop, Spark e Weka. 
o Relembre os tópicos abordados na unidade, como: 
o Discuta no grupo para identificar os conceitos principais e suas aplicações 
práticas. 
4.2. Estruturação do mapa mental (40 minutos): organize os conceitos em um formato 
hierárquico e visual. Por exemplo: 
o Tópico central: Ferramentas Computacionais para Análise de Dados. 
o Ramos principais: Python, Hadoop/Spark, Weka. 
o Sub-ramos: Funções, vantagens, limitações e aplicações práticas. 
4.2.2. Decida se o mapa será elaborado manualmente ou com ferramentas digitais. 
4.2.3. Distribua as tarefas no grupo para que todos contribuam na construção do 
mapa. 
4.3. Preparação da apresentação (60 minutos): planeje a apresentação destacando: 
o A estrutura do mapa mental. 
o A explicação das conexões entre os conceitos e ferramentas. 
o Exemplos práticos de como as ferramentas podem ser aplicadas na análise de 
dados. 
Ensaiem a apresentação para garantir que todos os integrantes participem e estejam 
alinhados com os pontos principais. 
4.4. Apresentação e feedback (30 minutos): apresente o plano para a turma. O tutor 
fornecerá feedback detalhado sobre a coerência e viabilidade das propostas. 
4.5. Encerramento e reflexão (10 minutos): discussão final sobre a atividade 
desenvolvida. 
 
 
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Gabarito Geral 
• Estrutura do Mapa Mental: 
o Tópico central bem definido. 
o Conexões claras entre os conceitos. 
o Uso de hierarquia e palavras-chave para organizar as ideias. 
• Conteúdo: 
o Cobertura completa das ferramentas Python, Hadoop/Spark e Weka. 
o Explicações sobre funções, vantagens e limitações de cada ferramenta. 
o Aplicações práticas bem exemplificadas. 
• Apresentação: 
o Clareza na comunicação. 
o Participação equilibrada de todos os integrantes do grupo. 
o Uso do mapa mental como ferramenta visual de apoio. 
• Exemplo de Estrutura do Mapa Mental: 
1. Ferramentas Computacionais para Análise de Dados (Tópico central) 
▪ Python: Análise exploratória, visualização de dados (Pandas, 
Matplotlib). 
▪ Hadoop/Spark: Processamento de grandes volumes de dados, alta 
escalabilidade. 
▪ Weka: Mineração de dados, construção de modelos preditivos simples. 
2. Conexões e Aplicações: 
▪ Python e Spark para análises em larga escala. 
▪ Weka como ferramenta complementar para modelagem preditiva. 
Essa atividade promove a síntese criativa de conhecimentos e incentiva o compartilhamento 
colaborativo, preparando os alunos para aplicar as ferramentas em contextos reais.