Mestrados da ESTG
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Percorrer Mestrados da ESTG por autor "Abraúl, Francisco de Oliveira Henriques"
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- Desenvolvimento de Programa de Integração de Dados e Modelos de Previsão Machine Learning e SARIMAPublication . Abraúl, Francisco de Oliveira Henriques; Bernardino, Eugénia Moreira; Bernardino, Anabela MoreiraO presente relatório descreve o trabalho desenvolvido no âmbito da unidade curricular de Estágio do Mestrado em Ciência de Dados, da Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Instituto Politécnico de Leiria, realizado na empresa InCentea – Technology For People, S.A., ao longo de 1080 horas. O objetivo é apresentar o trabalho desenvolvido, centrado na aplicação de técnicas de análise e previsão de dados para apoiar a tomada de decisão estratégica, recorrendo à informação disponibilizada pela área de Sistemas de Informação da empresa. O estágio envolveu três projetos distintos, iniciou-se pela construção de um processo ETL (Extract, Transform, and Load) robusto para integrar dados do sistema Dynamics 365 em SQL Server. Foi desenvolvido um programa em C# que atualiza automaticamente as tabelas de staging, recorrendo ainda a stored procedures e ficheiros de configuração JSON, para assegurar a normalização e a integridade dos dados. A segunda vertente centrou-se na previsão da margem de vendas, onde foram aplicados diferentes modelos de séries temporais e utilizou-se também a funcionalidade de forecast do Power BI para fazer previsões de outras empresas do grupo InCentea. Por fim, a terceira vertente dedicou-se à previsão do segmento de clientes, através de modelos de machine learning. O trabalho desenvolvido resultou na produção de datasets preparados para análise, relatórios de avaliação dos modelos, ficheiros Excel e dashboards em Power BI com as previsões para 2025. Estes produtos permitiram identificar tendências de vendas, projetar margens futuras e antecipar a evolução e importância de clientes. A realização deste estágio envolveu várias matérias da área de Ciência de Dados e constituiu um desafio enriquecedor, pela diversidade de metodologias aplicadas e tecnologias utilizadas. O projeto ETL, pela exigência de programação intensiva, e a previsão da margem de vendas devido à necessidade de adquirir conhecimentos específicos na área de séries temporais, apresentou obstáculos significativos, mas também oportunidades de aprendizagem. Como resultado, foram adquiridas novas competências técnicas e profissionais, aplicadas em contexto real de negócio e com impacto direto na organização.