Projeto Pedagógico do Curso – Currículo 54.01.003

Escondido

Your content goes here. Edit or remove this text inline or in the module Content settings. You can also style every aspect of this content in the module Design settings and even apply custom CSS to this text in the module Advanced settings.

Apresentação

Histórico

A Estatística é uma ciência relativamente recente na área da pesquisa, mas sua aplicação remonta à antiguidade, onde operações de contagem populacional já eram utilizadas para obtenção de informações sobre os habitantes, riquezas e poderio militar dos povos. Ao longo dos anos, as contribuições da Estatística para a sociedade vêm se ampliando, podendo-se sentir seus impactos nos mais diversos setores de atividade.

A Estatística é a ciência da aprendizagem a partir de dados. Com o advento dos computadores de alta velocidade, grandes volumes de dados podem ser obtidos nas mais diferentes áreas – o genoma humano é um exemplo – e isso requer técnicas para organização e análise dos dados, de modo a se obter informação significante. Isso dá à Estatística um caráter altamente interdisciplinar, com aplicações em áreas tão diversas quanto ciências médicas e biológicas, engenharias, ciências sociais e econômicas, etc. Isso exige do Estatístico uma formação sólida, embasada em princípios matemáticos, probabilísticos e inferenciais, assim como um caráter empreendedor, que lhe possibilite trabalhar em equipe com profissionais de diferentes áreas de conhecimento.

O ensino de probabilidade e estatística no Brasil data da época do Império, em que no “curso matemático” da Academia Real Militar – resultado da ampliação da Real Academia de Artilharia, Fortificação e Desenho feita pelo Príncipe Regente D. João em 1810 – constava o estudo do “cálculo de probabilidades”, recém consolidado por Laplace.

A evolução da Academia Real Militar leva-nos à Escola Central, onde, em 1863, foi criada a cadeira de Economia Política, Estatística e Princípios de Direitos Administrativos. Seu primeiro catedrático, José Maria da Silva Paranhos, Visconde do Rio Branco, como presidente do Conselho de Ministros em 1871-1875, fundou a Diretoria Geral de Estatística e realizou o único recenseamento geral do Império.

Nas primeiras décadas do século XX, disciplinas de Estatística eram ministradas em cursos de Engenharia e vários ilustres estatísticos foram engenheiros.  Em 1953 é inaugurada a Escola Nacional de Ciências Estatísticas – ENCE – vinculada ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, onde tem início o primeiro curso de bacharelado em Estatística do Brasil. Outros se seguiram a esse e atualmente há cursos de graduação em todas as regiões do país. No Estado do Rio de Janeiro, cursos de graduação em instituições públicas são oferecidos pela ENCE, pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), pela Universidade Federal Fluminense e pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ).

A profissão de Estatístico no Brasil foi criada pela Lei 4.739 de 15 de julho de 1965 e o Decreto 62.497 regulamentou seu exercício profissional. O Conselho Federal e os Conselhos Regionais de Estatística constituem as autarquias que têm por finalidade orientar, disciplinar e fiscalizar o exercício da profissão em todo o Território Nacional.

A Associação Brasileira de Estatística – ABE, fundada em 1984, é a associação que congrega pesquisadores, professores, profissionais e estudantes, com o objetivo principal de estimular a pesquisa em Estatística e assegurar sua divulgação através de publicações próprias. Atualmente, ela é responsável pela publicação trimestral do seu Boletim, do Brazilian Journal of Probability and Statistics duas vezes ao ano e, conjuntamente com o IBGE, da Revista Brasileira de Estatística, também de publicação semestral. O Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística – SINAPE – é realizado a cada dois anos, sendo o principal fórum de discussão e apresentação de assuntos da atualidade estatística. Outros encontros regionais e nacionais, como a Escola de Séries Temporais e Econometria, Escola de Modelos de Regressão e Encontro Brasileiro de Inferência Bayesiana, também são patrocinados pela ABE.

 

Justificativa

O currículo mínimo dos cursos de graduação em Estatística foi estabelecido, inicialmente, à semelhança do currículo da ENCE, cujo objetivo primeiro era formar profissionais para as necessidades técnicas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE – ao qual aquela instituição está vinculada. No entanto, com o crescente aumento da diversidade de instituições demandantes por profissionais na área de Estatística, torna-se necessário repensar toda a estrutura curricular e diminuir o descompasso entre o que é ensinado e o que é demandado. Assim, espera-se resolver problemas que hoje atingem os cursos de graduação em Estatística no Brasil, entre eles destacando-se a enorme evasão escolar, que faz com que a oferta de bons profissionais fique muito aquém das necessidades do mercado de trabalho, refletindo também na dificuldade de aprovação de candidatos nos concursos para o magistério superior.

Com a ampla gama de aplicações da Estatística, é necessário que se formem profissionais bem preparados, com capacidade de atuação em diferentes setores. Com isso em mente e apoiado nas diretrizes curriculares, o curso de Bacharelado em Estatística ora proposto permitirá aos seus alunos que definam seu próprio caminhar através da escolha de diversas disciplinas optativas, que complementarão sua formação básica. Ao completar o curso, o aluno graduado terá a base necessária para inserção em programas de pós-graduação ou em mercados de trabalho tão diversos quanto seguradoras, mercado financeiro, departamentos de controle de qualidade de empresas e indústrias, institutos de pesquisas nas áreas biomédica, econômica e social.

O Curso de Estatística proposto vem ao encontro das necessidades atuais, com uma trajetória curricular flexível e mais adequada para o nosso tempo, que incentiva a busca de informações e permite que o aluno aprenda a pensar. Com essa formação, pretende-se garantir ao graduado em Estatística pela UFF um alto nível de desenvolvimento intelectual, cumprindo-se, assim, a função social de fornecer recursos humanos qualificados para a pesquisa em importantes setores de atividade, bem como para a docência no ensino superior, contribuições fundamentais para o desenvolvimento técnico e científico do país.

Princípios norteadores

Dada a crescente demanda por serviços de estatística, e dado o alto nível de formação do seu quadro docente, foi criado o Curso de Estatística da UFF, com a primeira turma ingressando, por vestibular, em 2007. Passados quinze anos e alguns ajustes curriculares, mantém-se a flexibilidade permitida e sugerida na Lei de Diretrizes e Bases, ainda levando em conta o aspecto interdisciplinar da Estatística. Com base na premissa de que o futuro graduado em Estatística deve ter um sólido conhecimento das técnicas estatísticas básicas, mas pode, e deve, direcionar o seu aprendizado para técnicas mais intrinsecamente relacionadas com a sua área de interesse, o currículo está estruturado em um núcleo de formação específica formado por 25 disciplinas obrigatórias, incluindo as duas disciplinas de Projeto Final. Para complementar sua formação, o aluno deverá cursar disciplinas optativas, que poderão ser escolhidas de acordo com a sua área de interesse, e participar de atividades complementares, que estimularão sua capacidade criativa e ampliarão o horizonte de seus conhecimentos e da aplicação dos mesmos nos mais diversos campos do saber.

 As disciplinas obrigatórias do núcleo de formação básica foram escolhidas de modo a fornecer ao graduado os conhecimentos de matemática, computação, probabilidade e estatística necessários para o desenvolvimento da profissão.  Em especial, estas últimas contemplam os tópicos básicos de análise exploratória de dados, inferência estatística, amostragem, modelos lineares, séries temporais e análise de dados multivariados. Esses são tópicos fundamentais, que fornecem a base estatística para o exercício da profissão e para estudos mais avançados em qualquer área de aplicação. Essas disciplinas obrigatórias poderão ser cursadas nos seis primeiros semestres do curso, o que permite ao aluno completar sua formação básica em três anos. Nos dois últimos semestres, o aluno se dedicará ao seu projeto final, cursando também a maioria das disciplinas optativas adequadas aos seus interesses. Dessa forma, o aluno deverá completar o seu bacharelado direcionado à sua área de interesse, com uma boa formação teórica e aplicada, que lhe permitirá a entrada no mercado de trabalho, quer seja no setor público, privado ou acadêmico.

Objetivos

No Curso de Graduação em Estatística da Universidade Federal Fluminense busca-se constantemente a integração entre teoria e prática, que propicie a formação de profissionais competentes, com formação humanista, capacidade crítica e reflexiva, aptos a atender às renovadas e emergentes solicitações da sociedade em transformação e capazes de prosseguir em seu aprimoramento. 

 A estrutura curricular, aliada a projetos de ensino, pesquisa e extensão vinculados ao curso, permite o cumprimento dos seguintes objetivos principais:

1) Desenvolver um currículo flexível, que capacite o profissional formado a se adaptar a novos processos e tecnologias;

2) Atualizar constantemente o ensino e o uso de linguagens e tecnologias de informação, que forneçam ao aluno e futuro estatístico conhecimento e independência para atuação nos diferentes setores do mercado de trabalho;

3) Implementar mecanismos na estrutura curricular que capacitem o aluno a  formular, analisar, avaliar e solucionar problemas;

4) Desenvolver no aluno um espírito empreendedor, inovador e criativo;

5) Desenvolver metodologias que ensinem o aluno a pensar e a exercitar o senso comum;

6) Desenvolver mecanismos que formem um estatístico com visão crítica, transdisciplinar e multidisciplinar de suas atividades;

7) Formar um profissional com consciência ética, política e econômica global na área da Pesquisa Estatística;

8) Formar um estatístico com atributos de responsabilidade social nas áreas de sua competência, sendo ele o meio transmissor dos conhecimentos adquiridos para toda a sociedade.

Perfil do profissional

O caráter interdisciplinar da Estatística é um dos seus principais atrativos, uma vez que permite atuação em várias áreas de aplicação. No entanto, essa mesma interdisciplinaridade requer que o estatístico adquira conhecimentos e habilidades que vão além da própria teoria estatística.

Para desempenhar bem a sua função, o estatístico formado pela UFF terá, além do pleno domínio das técnicas específicas da estatística,

  • sólidos conhecimentos de matemática e probabilidade;
  • habilidades no uso de computadores, linguagens de programação e programas computacionais específicos;
  • capacidade de manipular grandes volumes de dados e a partir deles extrair as diferentes informações estatísticas;
  • capacidade de comunicação oral e escrita – na sua língua pátria e em alguma outra língua estrangeira, de preferência a inglesa – que lhe permita divulgar seus conhecimentos e resultados de forma clara e precisa;
  • habilidades de um indivíduo empreendedor, capacitado a trabalhar em equipe, com espírito de liderança e iniciativas gerenciais;
  • cultura científica, que lhe permita trabalhar com profissionais de outras áreas, com os quais trocará ideias, discutirá novas técnicas;
  • capacidade crítica para analisar os conhecimentos adquiridos, assimilar novos conhecimentos científicos e/ou tecnológicos.

 

Com uma sólida formação, o graduado em Estatística pela UFF está apto tanto a se envolver com a vida acadêmica, desenvolvendo seus conhecimentos através da realização de pós-graduação, quanto a se adaptar rapidamente aos mais diversos mercados de trabalho, de acordo com sua própria vocação. Programas de pós-graduação em Estatística – mestrado e doutorado – da UFRJ, UFMG, USP, UFRN têm, ou tiveram, em seu quadro de alunos, egressos do Curso de Estatística da UFF. Empresas como a Globo, ENERGISA, Bradesco Seguros, Stone, Deloitte, QuintoAndar, Plannera, Icatu, Nubank, Accenture, UNIMED, EPIMED, Casa&Vídeo, Americanas, além de FGV, FIRJAN, Instituto de Segurança Pública do Rio de Janeiro, Prefeitura Municipal de Niterói, Marinha do Brasil, Instituto Mobilidade e Desenvolvimento Social dentre outros, também têm no seu quadro de funcionários alunos egressos do curso de Estatística da UFF.

Organização curricular

O curso de Graduação em Estatística da UFF está organizado em um sistema semestral com 17 (dezessete) semanas de atividade por semestre e um mínimo de duzentos dias de trabalho acadêmico efetivo ao longo de cada ano (conforme as “Normas Gerais para a Educação Superior”, do MEC), de acordo com o calendário dessa Universidade.

 São oferecidas 43 vagas por semestre para ingresso via SISU, havendo também a possibilidade de ingresso por transferência facultativa, reingresso e mudança de curso, de acordo com editais próprios da universidade. O fluxograma foi elaborado para que todas as atividades sejam desenvolvidas em 8 (oito) semestres, em período integral. Pela legislação vigente, o aluno terá até 12 (doze) semestres para concluir o curso.

 Será conferido diploma com o grau de Bacharel em Estatística aos alunos formados, que deverão cumprir uma grade curricular que consta de disciplinas obrigatórios (2210 horas) e disciplinas optativas (625 horas). Além das disciplinas, também deverão ser incorporadas 165 horas referentes às atividades complementares realizadas pelo aluno conforme indicação da própria LDB e das Diretrizes Curriculares do Curso de Estatística (Resolução CNE nº 08 de 28 de novembro de 2008, DOU 233 de 1 de dezembro de 2008, Seção 1, pp. 24-25). Na maioria das disciplinas do Departamento de Estatística foi propositalmente estipulada uma carga horária para aulas práticas, desenvolvidas à frente de computadores, de forma a propiciar ao aluno uma visão da aplicação dos conceitos teóricos aprendidos em sala de aula. Essas aulas devem ser distribuídas ao longo do período letivo, de acordo com o quadro de horário estabelecido pela coordenação do curso, permitindo, assim, o desenvolvimento gradual das análises práticas.

 As disciplinas do núcleo de formação básica formam a parte considerada mais relevante do conhecimento de Estatística, que todo profissional da área deveria ter. São ao todo 1904 horas distribuídas em 23 disciplinas obrigatórias com conteúdo de matemática, computação, probabilidade, inferência e suas aplicações, além de outras disciplinas – como Metodologia da Pesquisa Científica – que complementam a formação básica profissional.

 Considerando o disposto no item III do Artigo 6º das Diretrizes Curriculares Nacionais do Curso de Estatística, estipulou-se, como disciplinas obrigatórias, as duas disciplinas referentes ao Trabalho de Conclusão de Curso (306 horas), o que permitirá ao aluno aplicar os conhecimentos adquiridos no desenvolvimento de um trabalho completo de análise estatística. Como uma das principais características do curso é permitir que o aluno complete sua formação básica em três anos, o aluno deverá cursar todas as disciplinas obrigatórias antes de se inscrever na disciplina Projeto Final I.

 Uma base inicial de conceitos matemáticos é dada nos dois primeiros períodos nas disciplinas de Pré-Cálculo e Fundamentos de Matemática para Estatística. Na primeira, são estudados principalmente tópicos sobre conjuntos numéricos, equações e inequações e funções reais. A disciplina de Fundamentos de Matemática para Estatística, que tem Pré-Cálculo como pré-requisito, aborda quatro tópicos principais: métodos de demonstração, conjuntos numéricos e teoria dos conjuntos, análise combinatória e sequências e séries. Como ela é cursada concomitantemente com a disciplina de Cálculo I-A, é fundamental que o tópico de sequências e séries seja o último a ser abordado, para garantir que o aluno tenha os conhecimentos necessários.

 As duas disciplinas de Probabilidade abordam os conceitos de probabilidade e variáveis aleatórias uni e multivariadas, explorando os principais modelos probabilísticos discretos e contínuos. A primeira disciplina, Probabilidade I, tem como pré-requisito Cálculo I, que fornece a base matemática sobre funções, limites, derivadas e integral indefinida, e o correquisito de Cálculo II-A garante que o aluno aprenda conceitos e técnicas de integração necessários para o estudo das variáveis aleatórias contínuas. Para a disciplina de Probabilidade II, os pré-requisitos de Cálculo II-A e Cálculo II-B fornecem as ferramentas matemáticas necessárias para o estudo de vetores aleatórios e teoremas de convergência, com exceção da teoria sobre Integração Múltipla que não é abordada nessas disciplinas de Cálculo, e, portanto, seu estudo se faz na própria disciplina de Probabilidade II, conforme estabelecido na ementa.

 O estudo da Inferência Estatística se inicia no primeiro período do curso, quando o aluno aprende técnicas de Estatística Descritiva e Análise Exploratória de Dados na disciplina Estatística I. Essa disciplina tem um terço da sua carga horária em aulas práticas, que serão ministradas semanalmente no Laboratório de Informática da Graduação em Estatística (LIGRE), onde são ensinados, obrigatoriamente, recursos computacionais como programas de planilhas e uma introdução ao software R. A escolha do software R se deve ao fato de este ser de uso gratuito, com várias aplicações na área de Estatística e também se basear em uma linguagem de código aberto, o que propicia constantes melhorias e atualizações. Tal escolha deverá ser constantemente avaliada, para garantir que ferramentas recentes e atuais sejam ensinadas aos alunos.

 Na disciplina Estatísticas e Indicadores, essas técnicas são usadas na construção e análise de indicadores demográficos, socioeconômicos, financeiros, de desenvolvimento, de Segurança Pública, ambientais e de sustentabilidade. O acesso às diferentes bases de dados é ensinado nas aulas práticas da disciplina, ministradas no LIGRE.

 Os conceitos básicos de Inferência propriamente dita são apresentados na disciplina Estatística II, onde é abordado o caso especial de populações normais. Como o pré-requisito é de apenas Probabilidade I, a propriedade de independência nas amostras aleatórias simples deve ser abordada de forma intuitiva e objetiva, com foco nas propriedades básicas dos estimadores da média e da variância. A exigência de correquisito da disciplina de Métodos Computacionais para Estatística II, que apresenta softwares de estatística com ênfase no R, permite uma abordagem integrada entre teoria e prática. Sendo aprovado nessas disciplinas e também em Probabilidade II, o aluno completará seu estudo de Inferência Estatística nas disciplinas Inferência e Inferência Bayesiana I.

 Dada a crescente demanda de métodos computacionais na análise estatística de dados, o aluno é introduzido, já no segundo semestre do curso, aos conceitos básicos de estruturas de algoritmos e de dados e a uma linguagem de programação atual na disciplina Programação de Computadores. Em sequência, a disciplina Programação Estatística complementa a base computacional inicial do aluno abordando com mais profundidade o software gratuito R, introduzido na disciplina Estatística I. Das 6 (seis) horas semanais de aula, 4 (quatro) são para aulas práticas, a serem ministradas no LIGRE, com os alunos trabalhando individualmente nos computadores disponíveis sob orientação do professor. Isso permite que o aluno implemente e teste programas elaborados a partir dos conhecimentos teóricos adquiridos, ampliando assim seus conhecimentos e experiência real de programação. Métodos numéricos básicos são apresentados e implementados na linguagem R, o que propicia ao aluno um conhecimento dos princípios fundamentais de Cálculo Numérico, ao mesmo tempo em que pratica técnicas de programação em R.

 Aplicações básicas da estatística são vistas na disciplina Estatística Aplicada, que, em conjunto com a disciplina de Metodologia da Pesquisa Estatística, fornece os instrumentos para elaboração dos relatórios de análise. A disciplina de Amostragem I completa essa primeira abordagem da prática estatística, apresentando planos amostrais usuais.

 Três disciplinas do sexto período apresentam as principais técnicas de análise de séries temporais, modelos lineares e análise de dados multivariados. Todas elas têm um terço da sua carga horária em aulas práticas, que deverão obrigatoriamente ser ministradas semanalmente no LIGRE, de acordo com quadro de horários definido pela coordenação de curso.

 Após terminar as disciplinas obrigatórias, idealmente a partir do sétimo período, o aluno ficará sob responsabilidade de um professor orientador, que poderá contar com o auxílio de um co-orientador, para a elaboração de um Trabalho de Conclusão de Curso. Esse trabalho, desenvolvido ao longo de dois semestres, será, então, defendido diante de uma banca, constituída de acordo com regras estabelecidas pelo Colegiado do Curso.

 Uma carga horária mínima de 625 horas na categoria de disciplinas optativas deverá ser cumprida pelo aluno para finalizar o curso. Disciplinas optativas de diferentes níveis, ministradas por docentes do GET e de outros departamentos da UFF, serão oferecidas a partir do terceiro semestre e a escolha deverá ser feita de acordo com o interesse do aluno. As disciplinas optativas estão distribuídas entre quatro grandes grupos, denominados trilhas, de forma a facilitar a escolha de optativas pelo aluno de acordo com sua área de interesse. As trilhas ora propostas são as seguintes: (i) Trilha Avançada, voltada para alunos que pretendem continuar seus estudos em nível de pós-graduação, com atuação nas áreas acadêmica e de pesquisa; (ii) Trilha Socioeconômica, Finanças e Econometria; (iii) Trilha Ciências da Vida; (iv) Trilha Estatística Computacional. Naturalmente, há disciplinas comuns a diferentes trilhas e a oferta semestral de optativas deve abranger pelo menos uma disciplina de cada trilha.

 Dada a vasta gama de aplicações, as disciplinas de Processos Estocásticos I, Delineamento de Experimentos, Modelos Lineares II e Estatística Não Paramétrica deverão ser oferecidas uma vez por ano, as duas primeiras preferencialmente no primeiro semestre e as duas últimas preferencialmente no segundo semestre, dando, assim, a todos os alunos, oportunidade de cursá-las.

 Considerando a importância das disciplinas optativas na escolha e desenvolvimento do tema do Trabalho de Conclusão de Curso, é imprescindível que o aluno curse no máximo duas disciplinas optativas concomitantemente com a disciplina Projeto Final II, seja para completar as 625 horas necessárias, ou para completar o estudo necessário para o projeto.

 A participação em pelo menos 165 horas de atividades complementares (ACs) é condição necessária para a finalização do curso; tais atividades estão ligadas à docência, extensão e pesquisa e pretende-se que estimulem a capacidade criativa do aluno e ampliem o horizonte de seus conhecimentos e da aplicação dos mesmos nos mais diversos campos do saber. Dentre os possíveis tipos de ACs já regulamentados pelo Colegiado do Curso podem ser citadas: monitorias, participações em projetos de pesquisa, extensão e ensino, bem como a apresentação de trabalhos em eventos científicos. Cada uma das atividades complementares deve ser aprovada no Colegiado do Curso, depois de definidas, pela Comissão de Atividades Complementares, a documentação necessária e as cargas horárias a serem efetivamente aproveitadas no histórico escolar do aluno.

 Considerando que a estrutura curricular não inclui o estágio curricular supervisionado obrigatório, em consonância com o item IX do Artigo 3º e item III do Artigo 6º das Diretrizes Curriculares Nacionais do Curso de Estatística, mas entendendo que a participação em estágio não obrigatório é enriquecedora para a formação do profissional em Estatística, é permitido ao aluno que contabilize tal participação facultativa como atividade complementar, desde que sejam cumpridos os pré-requisitos e procedimentos estabelecidos pelo Colegiado de Curso. A participação em estágio não obrigatório, com carga horária semanal máxima de 30 horas, é, assim, facultada aos alunos, que serão orientados pela Coordenação de Estágios (CES) sobre procedimentos, documentação e pré-requisitos. A Coordenação de Estágios julgará a validade de tais estágios para a formação do aluno de forma que sua carga horária possa ser contabilizada como atividade complementar.

 Sendo o Curso de Estatística bastante prático, estimula-se fortemente o uso de Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), especialmente nas aulas práticas das disciplinas. Nas disciplinas de Matemática, recomenda-se uso de softwares para que os alunos visualizem operações com vetores, regiões de integração e gráficos de funções, com suas principais características.

A Comissão de Orientação Acadêmica (CORAC) orientará o aluno na inscrição em disciplinas obrigatórias e na escolha de possíveis optativas e atividades complementares a desenvolver. Durante os quatro primeiros semestres do curso, os alunos serão fortemente encorajados a consultar a CORAC para definição do plano de estudos antes da inscrição online.

 O Núcleo Docente Estruturante (NDE) atuará permanentemente no acompanhamento do curso, visando seu aperfeiçoamento. Será também atribuição do NDE elaborar a relação de disciplinas optativas a serem solicitadas aos departamentos, principalmente ao Departamento de Estatística, cujas disciplinas optativas são, quase todas, específicas do curso, o que demanda um esforço docente maior do GET.

Avaliação e Acompanhamento

A gestão do Curso de Estatística alia ações resultantes do processo de autoavaliação institucional e dos processos de avaliação externa, na busca por constantes melhorias. As autoavaliações institucionais estão sob responsabilidade da Comissão Própria de Avaliação (CPA/UFF), enquanto a Divisão de Avaliação (DAV) da Pró-Reitoria de Graduação (PROGRAD) administra todos os processos de avaliação externa visando o recredenciamento da própria universidade e o reconhecimento ou renovação de reconhecimento dos diversos cursos de graduação. O papel do Núcleo Docente Estruturante é fundamental, tanto do ponto de vista da renovação do PPC quanto do ponto de vista dos processos avaliativos. Segundo Regimento do NDE, a coordenadora é a presidente e responsável por convocar as reuniões do NDE e por implementar suas decisões.

 A CPA tem como objetivo articular-se com os processos de avaliação externa e contribuir ativamente na implementação do PDI da UFF, assessorando os setores, em matéria de avaliação institucional, na elaboração de seus Planos de Desenvolvimento da Unidade (PDU), administrativa ou academicamente.

 Para a coleta de dados, a CPA desenvolveu o Sistema de Avaliação Institucional – SAI (https://app.uff.br/sai), em parceria com a Superintendência de Tecnologia da Informação (STI). O SAI funciona dentro da plataforma IdUFF, sistema mestre da Universidade, via formulário eletrônico, junto a professores, alunos, técnico(a)-administrativos e egressos, que preenchem o formulário por adesão espontânea e de forma anônima.  

 Os professores e alunos da graduação presencial são convidados, semestralmente, a responder a questões que versam sobre o trabalho desenvolvido em sala de aula, a infraestrutura e a autoavaliação, quando da realização da inscrição em disciplinas para o semestre subsequente. O sistema permanece aberto para a coleta de dados durante cerca de dois meses.

 Os servidores técnico-administrativos são convidados, anualmente, a responder a perguntas que versam sobre os aspectos profissionais, as relações de trabalho, a infraestrutura e a autoavaliação. O sistema fica aberto para a coleta de dados por cerca de dois meses, no último bimestre do ano.

 A cada coleta de dados, a CPA realiza uma extensa campanha de divulgação do processo de avaliação, através de vídeos produzidos pela Unitevê, e-mail e postagens no mural do IdUFF, no site e redes sociais da UFF e no próprio site da CPA/UFF (cpa.sites.uff.br), convidando-os a participar da avaliação institucional. Além disso, a CPA também encaminha os vídeos da campanha às Comissões de Avaliação Local (CAL) das Unidades Acadêmicas, aos Diretores de Unidade, às Coordenações de Curso e aos Departamentos de Ensino, pedindo colaboração para ampla difusão do processo de avaliação institucional.

 Os resultados das avaliações de docentes, discentes, técnicos e egressos são disponibilizados, para acesso irrestrito, em tempo real, no endereço https://app.uff.br/sai. A partir do primeiro semestre de 2018, passou-se a enviar um informe individual, por e-mail, aos docentes, com os resultados das avaliações das disciplinas que ministraram, pelos discentes. Este informe é atualmente utilizado na homologação do estágio probatório dos docentes, atendendo ao art. 24, Inciso VI, da Lei 12.772/12, que dispõe sobre a estruturação do Plano de Carreiras e Cargos de Magistério Federal.

 As Comissões de Avaliação Local (CAL), previstas no Projeto de Avaliação Institucional da UFF e referendadas pela Resolução do Conselho Universitário – CUV 223/2013, atuam no âmbito das unidades acadêmicas, sensibilizando a comunidade acadêmica local para a avaliação interna, a fim de aumentar a adesão no preenchimento do formulário eletrônico, via IdUFF, e dando continuidade à análise dos dados coletados junto ao NDE.

Conteúdos de Estudos e Objetivos

Conteúdos de Estudos

  • Estatística
    • Capacitar o aluno nos principais métodos de levantamento de dados e de estimação de parâmetros, bem como nas principais propriedades dos estimadores. Serão, também, trabalhadas as principais ferramentas de inferência e análise de dados, aplicadas às mais diversas áreas de conhecimento.
  • Probabilidade
    • Capacitar o aluno nos fundamentos do cálculo de probabilidades, variáveis aleatórias uni e multidimensionais, e nas principais distribuições discretas e contínuas.
  • Matemática
    • Apresentar os principais conceitos e ferramentas de Cálculo Integral e Diferencial, Álgebra Linear, Geometria Analítica e Cálculo Vetorial
  • Computação
    • Familiarizar o aluno com as noções básicas de informática (como, por exemplo, editoração de textos, construção de planilhas, uso de Internet); introduzi-lo ao uso de pelo menos um pacote computacional de estatística e de pelo menos uma linguagem de programação que poderá servir de base para o desenvolvimento desse tipo de programa.
  • Formação Complementar
    • Apresentar ao aluno ferramentas auxiliares necessárias para uma boa condução de pesquisa científica e conteúdos complementares referentes à realidade nacional.
  • Economia
    • Capacitar o aluno nas principais teorias micro e macroeconômicas que surgiram na história passada e recente, habilitando-o a elaborar modelos estocásticos adequados à realidade que se deseja modelar.

Disciplinas Obrigatórias por Conteúdo de Estudos

  • Estatística
    • Estatística I (GET00100 – 102 horas)
    • Estatísticas e Indicadores (GET00133 – 68 horas)
    • Estatística II (GET00182 – 102 horas)
    • Amostragem I (GET00125 – 68 horas)
    • Estatística Aplicada (GET00128 – 68 horas)
    • Inferência (GET00135 – 102 horas)
    • Inferência Bayesiana I (GET00136 – 68 horas)
    • Análise de Séries Temporais I (GET00127 – 102 horas)
    • Análise Multivariada I (GET00126 – 102 horas)
    • Modelos Lineares I (GET00138 – 102 horas)
    • Projeto Final I (GGV00038 – 136 horas)
    • Projeto Final II (GGV00039 – 170 horas)
  • Probabilidade
    • Probabilidade I (GET00189 – 102 horas)
    • Probabilidade II (GET00190 – 102 horas)
  • Matemática
    • Pré-Cálculo (GMA00116 – 68 horas)
    • Geometria Analítica e Cálculo Vetorial I (GGM00160 – 68 horas)
    • Fundamentos de Matemática para Estatística (GET00188 – 102 horas)
    • Cálculo I-A (GMA00108 – 68 horas)
    • Introdução à Álgebra Linear (GAN00007 – 68 horas)
    • Cálculo II-A (GMA00109 – 68 horas)
    • Cálculo II-B (GMA00110 – 68 horas)
  • Computação
    • Programação de Computadores (TCC00162 – 68 horas)
    • Programação Estatística (GET00139 – 102 horas)
    • Métodos Computacionais para Estatística II (GET00130 – 68 horas)
  • Formação Complementar
    • Metodologia da Pesquisa Científica (GET00137 – 68 horas)

Disciplinas Optativas por Conteúdo de Estudos (relação completa)

  • Estatística
    • Análise de Homogeneidade de Dados Categóricos (GET00099 – 68 horas)
    • Análise de Sobrevivência e Confiabilidade (GET00147 – 68 horas)
    • Análise Estatística de Dados Categóricos (GET00145 – 68 horas)
    • Análise Estatística de Dados Longitudinais (GET00146 – 68 horas)
    • Análise Multivariada II (GET00187 – 68 horas)
    • Auxílio Multicritério à Decisão (TEP00098 – 60 horas)
    • Confiabilidade Industrial (TEP00119 – 60 horas)
    • Controle Estatístico da Qualidade (GET00148 – 68 horas)
    • Delineamento de Experimentos (GET00149 – 68 horas)
    • Estatística Aplicada à Genética (GET00150 – 68 horas)
    • Estatística Aplicada II (GET00186 – 68 horas)
    • Estatística em Epidemiologia (GET00152 – 68 horas)
    • Estatística em Finanças I (GET00154 – 68 horas)
    • Estatística em Finanças II (GET00101 – 68 horas)
    • Estatística Espacial I (GET00153 – 68 horas)
    • Estatística na Construção de Escalas (GET00151 – 68 horas)
    • Estatística Não Paramétrica (GET00155 – 68 horas)
    • Estudos Demográficos (GET00156 – 68 horas)
    • Fontes de Informação (GET00134 – 68 horas)
    • História do Pensamento Estatístico (GET00157 – 68 horas)
    • Lógica Difusa (GET00105 – 68 horas)
    • Modelagem Estatística de Fenômenos Biológicos (GET00160 – 68 horas)
    • Modelagem Hierárquica de Dados (GET00161 – 68 horas)
    • Modelos Bayesianos de Previsão (GET00159 – 68 horas)
    • Modelos em Espaço de Estado I (GET00088 – 68 horas)
    • Modelos Lineares II (GET00162 – 68 horas)
    • Pesquisa de Mercado (GCO00363 – 30 horas)
    • Pesquisa Operacional I (TEP00117 – 60 horas)
    • Planejamento de Experimentos (TEP00135 – 60 horas)
    • Teoria da Resposta ao Item (GET00166 – 68 horas)
    • Teoria Estatística da Decisão (GET00167 – 68 horas)
  • Probabilidade
    • Probabilidade Intermediária (GET00066 – 68 horas)
    • Processos Estocásticos I (GET00163 – 68 horas)
    • Processos Estocásticos II (GET00164 – 68 horas)
  • Matemática
    • Análise I (GAN00152 – 68 horas)
    • Cálculo III-A (GMA00111 – 68 horas)
    • Equações Diferenciais (GMA00112 – 68 horas)
    • Fundamentos de Matemática para Estatística (GET00184 – 68 horas)
    • Lógica para Ciência da Computação (GAN00166 – 60 horas)
  • Computação
    • Aprendizado de Máquinas I (GET00192 – 60 horas)
    • Biologia Computacional (TCC00194 – 68 horas)
    • Computação e Meio Ambiente (TCC00280 – 60 horas)
    • Estruturas de Dados (TCC00160 – 68 horas)
    • Geração de Números Aleatórios (GET00194 – 60 horas)
    • Inteligência Artificial (TCC00182 – 68 horas)
    • Introdução a Projeto de Banco de Dados (TCC00320 – 60 horas)
    • Introdução ao MATLAB (TCC00321 – 60 horas)
    • Introdução aos Métodos Numéricos (TCC00163 – 68 horas)
    • Latex Básico (GET00173 – 34 horas)
    • Latex Intermediário (GET00175 – 34 horas)
    • Mineração de Dados (TCC00200 – 68 horas)
    • Modelagem e Simulação em Probabilidade (GET00185 – 68 horas)
    • Processamento de Imagens (TCC00203 – 68 horas)
    • Redes Neurais (GET00113 – 68 horas)
    • Simulação de Eventos Aleatórios (GET00193 – 60 horas)
    • Simulação de Eventos Discretos (GET00165 – 68 horas)
    • Visualização de Dados (GET00183 – 68 horas)
  • Formação Complementar
    • Contabilidade Geral (STC00115 – 60 horas)
    • Empreendedorismo (TEP00006 – 60 horas)
    • Gerenciamento de Projetos I (TEP00111 – 60 horas)
    • Laboratório de Leitura e Interpretação de Textos (GLC00293 – 30 horas)
    • Libras I (GLC00292 – 30 horas)
    • Tópicos de Contabilidade II (STC00103 – 60 horas)
  • Economia
    • Econometria I (SEN00082 – 60 horas)
    • Econometria II (SEN00121 – 60 horas)
    • Introdução à Economia I (SEN00063 – 60 horas)
    • Laboratório de Econometria (SGE00017 – 30 horas)
    • Teoria Econômica Aplicada I (SEN00070 – 60 horas)
    • Teoria Econômica Aplicada II (SEN00071 – 60 horas)
Atividades Complementares

As Atividades Complementares (AC), previstas no Regulamento dos Cursos de Graduação da UFF, constituem um componente curricular obrigatório de todos os cursos de graduação da UFF, e são regulamentadas pelo Colegiado de Curso de acordo com seu Projeto Pedagógico. Para integralização do currículo, o aluno do Curso de Estatística da UFF deve completar pelo menos 165 horas em atividades complementares, que são contabilizadas de acordo com resolução própria, que relaciona não só as atividades, mas também o tipo de documento que o aluno deve enviar para comprovar a execução da atividade. Para cada tipo de atividade complementar, estipula-se um máximo de horas por ano e no curso, de modo a garantir a participação do aluno em diferentes tipos de atividade. O processo de submissão, pelo aluno, da documentação das atividades é feito através de formulário eletrônico disponível em http://www.estatistica.uff.br/ac. Para seu controle, o aluno recebe cópia de cada formulário enviado.

A avaliação da documentação é realizada pelos membros da Comissão de Atividades Complementares, com base nos comprovantes enviados, e o resultado é registrado em planilha eletrônica individual (por aluno), onde são feitos o controle das atividades já submetidas e analisadas, e o registro da carga horária concedida. Até o lançamento das atividades no histórico escolar (o que se dá, em geral, no momento da integralização curricular), o aluno acompanha o total de horas já concedidas no site da coordenação. Embora a resoluçãao estipule carga horária para diversas ACs individuais, no histórico do aluno é registrado apenas o número total de horas obtidas durante o curso nesse componente curricular.

Poderão ser consideradas como Atividades Complementares apenas atividades desenvolvidas enquanto o aluno estiver regularmente matriculado no Curso de Estatística da UFF, estando registradas atualmente as seguintes modalidades de atividades complementares: participação em projetos de iniciação à pesquisa, ensino, docência ou extensão; participação em projetos de ensino, pesquisa ou extensão; participação em projetos de extensão do Laboratório de Estatística (LES); participação em programas de bolsas institucionais; iniciação científica; monitoria; minicursos e tutoriais em eventos científicos ou instituições de ensino; participação em eventos científicos e/ou estudantis; participação em órgãos de representação estudantil; participação na Associação Atlética do IME; participação em empresa júnior; apresentação de trabalho em evento científico (pôster ou oral); publicação de trabalhos em anais ou revistas científicas; palestras proferidas ou assistidas; participação em programas de mobilidade nacional ou internacional; participação em equipes de treinamento e desenvolvimento de pesquisas; cursos de língua portuguesa ou estrangeira; disciplinas eletivas ou isoladas cursadas na UFF ou em instituições nacionais ou estrangeiras; organização de eventos estudantis e/ou científicos; carga horária excedente em disciplinas optativas.

Como o estágio curricular não é obrigatório, mas tem sua importância reconhecida, no PPC, para a formação do aluno, são contabilizadas 40 horas de atividades complementares para cada ano de estágio, com um máximo permitido de 80 horas no curso.

Essa relação de atividades pode ser alterada à medida que surgirem novas necessidades de complementação da formação do graduando em Estatística.

Matriz Curricular - Currículo 54.01.003
Resoluções do Conselho de Ensino, Pesquisa e Extensão – CEPEx

Carga Horária Total

  • Disciplinas Obrigatórias: 2210
    • Núcleo de Formação Específica: 1904
    • Projeto Final I: 136
    • Projeto Final II: 170
  • Atividades Optativas: 790
    • Disciplinas 625
    • Atividades Complementares 165
  • Total: 3000

Periodização – Disciplinas Obrigatórias

Principais Disciplinas Optativas – Não Periodizadas

Equivalência de Disciplinas

DISCIPLINA DO CURRÍCULO DISCIPLINA EQUIVALENTE
Amostragem I (GET00125) Amostragem (GET00067)
Análise de Séries Temporais I (GET00127) Analise de Series Temporais (GET00071)
Análise de Sobrevivência e Confiabilidade (GET00147) Analise de Sobrevivencia (GET00083)
Análise Estatística de Dados Categóricos (GET00145) Analise de Dados Categoricos (GET00073)
Análise Multivariada I (GET00126) Analise Multivariada (GET00070)
Calculo I -A (GMA00108) Cálculo I-A (GMA00019)
Calculo I -A (GMA00108) Matemática III (GAN00141)
Calculo I -A (GMA00108) Cálculo 1 (GMA00154)
Calculo II -A (GMA00109) Cálculo II A- Especial (GMA00151)
Calculo II -A (GMA00109) Cálculo II-A (GMA00021)
Calculo II -A (GMA00109) + Calculo II -B- (GMA00110) Cálculo 2 (GMA00155)
Calculo II -B (GMA00110) Matemática Iv (GAN00142)
Calculo II -B (GMA00110) Cálculo II-B (GMA00022)
Calculo III -A (GMA00111) Cálculo III -A (GMA00023)
Controle Estatístico da Qualidade (GET00148) Técnicas de Controle de Qualidade (TEP00120)
Controle Estatístico da Qualidade (GET00148) Estatistica no Controle da Qualidade (GET00082)
Delineamento de Experimentos (GET00149) Planejamento de Experimentos I (GET00068)
Equações Diferenciais (GMA00112) Equações Diferenciais (GMA00024)
Estatística Aplicada (GET00128) Pratica Estatistica (GET00064)
Estatística Aplicada à Genética (GET00150) Estatistica em Genética (GET00089)
Estatística em Epidemiologia (GET00152) Estatistica Epidemiologica (GET00090)
Estatística em Finanças I (GET00154) Matematica Financeira (GET00111)
Estatística Espacial I (GET00153) Analise de Dados Espaciais I (GET00074)
Estatística I (GET00100) Estatística Geral I (GET00131)
Estatística I (GET00100) Estatistica Básica I (GET00060)
Estatística II (GET00182) Estatística Geral II (GET00132)
Estatística II (GET00182) Estatistica Básica II (GET00063)
Estatística na Construção de Escalas (GET00151) Escalas de Avaliacao (GET00095)
Estatística Não Paramétrica (GET00155) Metodos Nao-Parametricos (GET00081)
Estatísticas e Indicadores (GET00133) Indicadores Sociais (GET00093)
Estruturas de Dados (TCC00160) Estruturas de Dados (TCC00319)
Estudos Demográficos (GET00156) Demografia (GET00094)
Fontes de Informação (GET00134) Fontes de Dados (GET00062)
Fundamentos de Matemática para Estatística (GET00188) Lógica, Números e Funções (GAN00189) + Princípios de Contagem e Combinatória (GAN00201)
Fundamentos de Matemática para Estatística (GET00188) Probabilidade I (GET00075)
Fundamentos de Matemática para Estatística (GET00188) Teoria Das Probabilidades I (GET00142)
Geometria Analitica e Calculo Vetorial I (GGM00160) Geometria Analitica I (GGM00162) + Geometria Analitica II (GGM00163)
Geometria Analitica e Calculo Vetorial I (GGM00160) Geometria Analítica e Cálculo Vetorial (GGM00127)
Geometria Analitica e Calculo Vetorial I (GGM00160) Geometria Analítica e Cálculo Vetorial I (GGM00006)
Geometria Analitica e Calculo Vetorial I (GGM00160) Geometria Analitica e Calculo Vetorial (GGM04092)
História do Pensamento Estatístico (GET00157) Fundamentos de Estatistica (GET00061)
Inferência (GET00135) Inferencia Estatistica (GET00065)
Inferência Bayesiana I (GET00136) Inferencia Bayesiana (GET00103)
Inteligência Artificial (TCC00182) Inteligência Artificial (TCC00297)
Introdução à Álgebra Linear (GAN00007) Álgebra Linear (GAN04061)
Introdução à Álgebra Linear (GAN00007) Álgebra Linear I (GAN00148)
Introdução à Álgebra Linear (GAN00007) Álgebra Linear (GAN00140)
Introdução aos Metodos Numéricos (TCC00163) Métodos Numéricos (TCC00325)
Latex Básico (GET00173) Métodos Computacionais para Estatística I (GET00129)
Latex Básico (GET00173) Métodos Computacionais em Estatística I (GET00078)
Libras I (GLC00292) Libras I (CED00001)
Metodologia da Pesquisa Científica (GET00137) Metodologia da Pesquisa Estatistica (GET00080)
Métodos Computacionais para Estatística II (GET00130) Métodos Computacionais em Estatística II (GET00079)
Modelagem Estatística de Fenômenos Biológicos (GET00160) Modelagem de Fenomenos Biologicos (GET00087)
Modelagem Hierárquica de Dados (GET00161) Modelos Hierarquicos (GET00096)
Modelos Bayesianos de Previsão (GET00159) Modelos Dinamicos Bayesianos (GET00107)
Modelos Lineares I (GET00138) Analise de Regressao I (GET00069)
Modelos Lineares II (GET00162) Modelos Lineares Generalizados (GET00072)
Pesquisa de Mercado I (GCO00501) Pesquisa de Mercado (GCO00363)
Pre-Calculo (GMA00116) Pre-Calculo (GMA00149)
Pre-Calculo (GMA00116) Pre-Calculo (GMA00033)
Pre-Calculo (GMA00116) + Geometria Analitica e Calculo Vetorial I (GGM00160) Fundamentos de Cálculo e Geometria (GGM00137)
Probabilidade I (GET00189) Probabilidade I (GET00075)
Probabilidade I (GET00189) Teoria Das Probabilidades II (GET00143)
Probabilidade II (GET00190) Teoria Das Probabilidades III (GET00144)
Probabilidade II (GET00190) Probabilidade II (GET00076)
Processos Estocásticos I (GET00163) Processos Estocasticos (GET00077)
Processos Estocásticos II (GET00164) Teoria de Filas (GET00110)
Programação de Computadores (TCC00162) Programação de Computadores I (TCC00173)
Programação de Computadores (TCC00162) Programação de Computadores (TCC00326)
Programação de Computadores (TCC00162) Programação de Computadores III (TCC00157)
Programação Estatística (GET00139) Introdução À Simulação Estocástica (GET00015)
Projeto Final I (GGV00038) Projeto Final de Estatistica I (GET00085)
Projeto Final II (GGV00039) Proj Final de Estatística II – Monografia (GET00086)
Teoria da Resposta ao Item (GET00166) Teoria da Resposta ao Item (GET00109)
Teoria Economica Aplicada I (SEN00070) Microeconomia para Contadores (SEN00239)
Teoria Economica Aplicada I (SEN00070) Fundamentos de Microeconomia (SEN04055)
Teoria Economica Aplicada I (SEN00070) Teoria Microeconomica I (SEN00072)
Teoria Economica Aplicada II (SEN00071) Teoria Macroeconomica I (SEN00076)
Teoria Economica Aplicada II (SEN00071) Fundamentos de Macroeconomia (SEN04056)
Teoria Economica Aplicada II (SEN00071) Macroeconomia para Contadores (SEN00240)
Teoria Estatística da Decisão (GET00167) Teoria da Decisao (GET00108)
Fechar todos
Skip to content