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Pós-Graduação Online em Data Analytics & Big Data

Executive Master em Data Analytics for Business Lisboa - Blended

Programa inovador com vista à aquisição de competências avançadas em análise de dados e a sua utilização em contextos de negócio.

Selecione o regime preferencial:

-30% Candidate-se até dia 29 de setembro e usufrua da Bolsa de Apoio ao Estudo de 30%. Bolsas limitadas.

Executive Master em Data Analytics for Business

O Executive Master em Data Analytics for Business prepara profissionais para tomar decisões estratégicas baseadas em dados, com uma abordagem prática e interdisciplinar aplicada a áreas como marketing, finanças e operações. Ao longo do curso, os participantes desenvolvem projetos reais, participam em masterclasses com especialistas e têm contacto com linguagens de programação, software especializado e tecnologias de big data. O programa inclui ainda certificação em Data Science (nível Foundational) pela DSPA e equivalência de créditos para continuação de estudos em mestrados da área.

  • Abordagem prática e interdisciplinar
  • Projetos aplicados e masterclasses com especialistas
  • Tecnologias de programação, análise e visualização de dados
  • Certificação DSPA e equivalência de créditos em mestrados
Blended
Lecionado em Português
Oriente Green Campus 9 meses, 60 ECTS
Início: Novembro 2025
Faculdade de Ciências Sociais e Tecnologia

Porquê o programa Data Analytics for Business?

Aprendizagem prática e orientada para problemas reais

Metodologia de Problem-Based Learning (PBL), com foco na aplicação direta da análise de dados em contextos empresariais.

Ferramentas e tecnologias do mercado

Formação com Python, R, SQL, bem como software especializado (Excel, SPSS, Access, Power BI) e introdução a Big Data, garantindo alinhamento com os desafios da transformação digital.

Corpo docente de excelência e visão aplicada

Professores e especialistas com experiência académica e empresarial, ligados a centros de investigação e em contacto direto com o mercado.

Certificação e progressão profissional

Inclui certificação em Data Science (nível Foundational) pela DSPA e um percurso que potencia a evolução de carreira em análise de dados aplicada ao negócio.

Novo campus - Oriente Green Campus

O novo campus promove a aprendizagem experiencial através da utilização das mais recentes tecnologias aplicadas à educação, proporcionando um verdadeiro ecossistema de conhecimento e criatividade.

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Certificação em Data Science Fundamentals

Inclui preparação e acesso ao exame oficial de certificação em Data Science Fundamentals, emitido pela Data Science Portuguese Association (DSPA). Esta certificação reconhece competências essenciais em ciência de dados e valida a capacidade do profissional para aplicar técnicas de análise, interpretação e visualização de dados em contextos empresariais.

Ferramentas e softwares

O Executive Master em Data Analytics for Business proporciona contacto com um conjunto alargado de ferramentas amplamente utilizadas na área da ciência de dados, garantindo uma formação alinhada com as exigências atuais do mercado.

▪ Linguagens de programação: Python, R, SQL

▪ Software especializado: Excel, SPSS, Access, Power BI

▪ Tecnologias de big data: introdução a conceitos e aplicações em contextos empresariais reais

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Plano de estudos

MódulosECTS
Análise e Visualização de Dados​6
Programação para a Ciência de Dados6
Business Fundamentals for Analytics6
Modelos Preditivos6
Bases de Dados & Big Data6
Finance for Analytics6
Principles of Business Analytics6
Advanced Topics in Strategic Management6
Projeto Aplicado12
MasterclassesHoras
Masterclass 12
Masterclass 22
Masterclass 32
Masterclass 42
Masterclass 52
Masterclass 62
Masterclass 72
Masterclass 82

Direção do curso

Fernando Goncalves

Diretor

PhD em Matemática e Estatística pela University of Edinburg. Foi Bolseiro de pós-doutoramento da Fundação para a Ciência e Tecnologia e Visiting Fellow no Mathematical Sciences Institute da Australian National University. Os seus interesses de investigação são em Matemática Financeira e, secundariamente, em Econometria Aplicada, sendo membro integrado do REM - Research in Economics and Mathematics, centro de investigação sediado no ISEG.

    Filipe Ramos

    Filipe Ramos

    Co-Diretor

    Doutorado em Gestão, na especialidade de Métodos Quantitativos, pelo ISCTE-Business School. A sua atividade de investigação centra-se nos domínios da Análise de Dados e da Modelação Matemática, com destaque em: (i) "Time Series Analysis and Forecasting" (com especial aplicada às áreas da Economia, Gestão e Finanças); (ii) Data Analysis/Data Science; (iii) Machine Learning/Deep Learning.

      José Manuel Fonseca

      José Manuel Fonseca

      Co-Diretor

      Doutorado em Management pela Business School da Universidade de Hertfordshire, em Inglaterra, em 1998. Mestre em Comportamento Organizacional pelo Instituto Superior de Psicologia Aplicada de Lisboa. Fellow do Complexity and Management Centre - University of Hertfordshire, Invited Researcher de Chalmers University of Technology, em Gutemburgo.

        Docentes

        Artur Agostinho

        Mestre em Estratégia e Gestão Empresarial pela Universidade Europeia, tem uma uma carreira profissional ligada ao vendas em grandes multinacionais como Oracle e Microsoft. Desempenhou cargos internacionais na Microsoft Espanha como Strategic Sales Executive e Solution Sales Manager na area de Modern Workplace, onde acompanhou o lançamento da primeira plataforma de GenerativeAI para utilizadores - Microsoft 365 Copilot.

        Desde final de 2023 tem um cargo internacional na PwC como Sales Director para a região de EMEA - Europe Middle East and Africa, no contexto da aliança da consultora com a Microsoft, liderando os verticais de Workplace e Business Applications, com foco na area de Workforce Transformation e Customer Transformation.

        O seu principal vector de interesse é dedicado à aplicabilidade das tecnologias nos processos e estratégias de negócio como vector diferenciador e transformador dos modelos de negócio, liderando programas de Business Value e ROI Analysis da PwC para adoção de Generative AI nas equipas e processos das organizações.

        Carlos Silva

        Doutorado em Gestão, no ramo de Estratégia, pela Universidade Aberta (2014), Mestre em Economia Internacional pelo Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG) (1996) e Licenciado em Relações Internacionais (1993) pela Universidade Lusíada. É atualmente Professor Associado na Universidade Europeia. Researcher do Centre for Organisations Research da Durham Business School (Durham University) e membro da IPBA.

        Foi Professor no ISLA-Leiria entre (1995-2015) onde teve cargos de Coordenador de Gestão, Adjunto da Direção e Diretor do Estabelecimento de Ensino.

        É managing partner da Meethink, Senior Business Development Consultant da Gedeth, consultor da Develop in Europe em processos de pesquisa de mercado, market entry e comunicação e marketing.

        É coautor de vários artigos na área de country of origin effect, brand oriGIn Effect, place branding, employee branding e, recentemente, editor do livro “Origin and Branding in International Market Entry Processes” pela IGI Global.

        Daniel Cale

        Mestre em Engenharia de Telecomunicações e Computadores, licenciado em Engenharia Eletrotécnica e candidato a doutoramento em Ciência e Tecnologia da Informação pelo ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa. O seu projeto de doutoramento, intitulado “Next Generation in transportation industry, the impact of disruptive technologies”, foca-se nas aplicações tecnológicas para a próxima geração da indústria, com ênfase na gestão de processos e eficiência no contexto do negócio logístico.

        É Professor Assistente Convidado no Laboratório de Internet das Coisas do ISCTE-IUL e responsável pelo Laboratório Interdisciplinar de Internet de Tudo & Ciência de Dados. Além disso, é Investigador Assistente no Centro de Investigação ISTAR, onde tem colaborado em diversos projetos financiados pelo Instituto Gulbenkian, pelos Grants do Espaço Económico Europeu (EEA) e pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT). Publicou artigos em revistas especializadas e possui capítulos de livros nas áreas de IoT, Sistemas Inteligentes, Blockchain, Análise de Dados, Inteligência Artificial e Sustentabilidade. Também tem experiência profissional em projetos nacionais relacionados com infraestruturas de redes elétricas da REN e em desenvolvimento e consultoria de aplicações com Inteligência Artificial para a indústria de produção de louça para a IKEA.

        Francisco Guimarães

        Doutorado em Informática (Ontologias com suporte em Metadados para interoperabilidade entre Arquitetura Empresarial e Business Intelligence) pela Universidade de Évora, Doutorado em Media-Arte Digital pela Universidade Aberta e Universidade do Algarve. É mestre em Mestre em Sistemas de Informação pelo ISCTE. É pós-graduado em eBusiness pelo ISEG, pós-graduado em Marketing e Gestão de Desporto pela Universidade Lusófona, pós-graduado em Expressão Gráfica, Cor e Imagem pela Universidade Aberta. Mestre em Sistemas de Informação pelo ISCTE e PCiências Empresariais pelo ISCTE-IUL e licenciado em Economia, ramo de Planeamento e Métodos Quantitativos, pelo ISEG. Possui certificação PMP (Project Management Professional) pela PMI (Project Management Institute) e certificação CGEIT (Certified in Governance of Enterprise IT) pela ISACA,

        Os seus interesses de investigação são em Business Intelligence, Enterprise Architecture, Artificial Intelligence, Cybersecurity e Software Architecture & Development.

        É consultor com mais de 30 anos de projetos relacionados com as áreas de interesse de investigação em setores de atividade da Banca, Seguros, Valores Mobiliários, Utilities e Indústria, em países como Portugal, França, Cabo Verde, Moçambique, Angola e Emirados Árabes Unidos.

        É docente na Universidade Europeia em Cibersegurança e Ciência de Dados, no ISCTE na área de Conceção e Desenvolvimento de Sistemas de Informação e no ISCAC em Gestão e Auditoria de Projetos.

        Gilberto Rodrigues

        Diretor da prática de Consulting, colaborando na oferta de AI&Data, da EY Portugal.

        Licenciado em Engenharia Mecânica (pré-Bolonha) pelo Instituto Superior Técnico.

        Tem mais de 20 anos de experiência em consultoria na área de Business Analytics, definindo estratégias de desenho, implementação, transformação e liderando a sua execução em clientes de diversos sectores como Banca, Seguros, Telecomunicações, Retalho, Setor Público, Industria e Utilities.

        Tem competências em Data Governance & Data Management (definição de estratégia de dados,

        definição e operacionalização de modelos de governo de dados); Data Warehousing (gestão de projetos para diversos setores com experiência na definição de estratégia, arquitetura funcional e técnica, modelação de DW, implementação de ETL e Reporting, utilizando tecnologias Microsoft, Oracle, SAP, IBM, Power Center, Microstrategy e Talend); Instalação de recursos tecnológicos (instalação de ambientes de data warehousing com SQL Server e Windows AD e instalações no âmbito de DW utilizando SQL Server, Windows, ferramentas de ETL e Power BI).

        Gonçalo Fonseca

        Doutorando em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão pelo ISEG, mestre em Matemática e Aplicações (2021) pelo IST, com tese “On the 3-dimensional Geroch Conjecture and the Positive Mass Theorem”, e licenciado em Matemática Aplicada à Economia e Gestão pelo ISEG.

        Tem como interesses a Análise e Modelação Matemática, principalmente aplicada às áreas de Economia e Física. Foi membro do programa AHEAD2020 High-energy Astrophysics, onde foi coautor de um artigo publicado: “High resolution energy dispersive spectrometry (HiREDS), a new tool for X-ray emission work”.

        No decorrer dos seus estudos pós-graduados, foi Software Developer para AdFisicateca, uma associação científica sem fins lucrativos. Atualmente, é docente na Universidade Europeia, onde leciona unidades em Matemática, Estatística, Econometria e Programação. É, correntemente, Investigador no projeto de I&D da Universidade Europeia “PDE vs DLN methods for pricing European-style financial options: A performance comparison” (2024-25).

        Igor Kravchenko

        Doutorado em Finanças pelo ISCTE-IUL, tendo defendido a tese “Valuation of Financial Derivatives through Transmutation Operator Methods”. É também Mestre em Finanças pelo mesmo instituto e Licenciado em Matemática Aplicada pelo Instituto Superior Técnico.

        Com vasta experiência no ensino, tem lecionado na área de Matemática, Finanças e Programação em diversas instituições de ensino superior, como o IST, o ISCTE-IUL e o ISEG. Atualmente, exerce a função de professor auxiliar convidado na Universidade Europeia.

        Na sua trajetória profissional, atuou como analista em várias empresas entre elas Strategos e Galp Energia, além de ter sido gestor da trading desk na Biovegetal.

        Sua produção académica inclui publicações nas áreas de matemática financeira e análise de dados, com um foco atual em problemas de fronteira livre.

        João Reis

        Doutorado em Finanças pelo ISCTE com a tese “Barrier Options and Dynamic Debt” (2022), completada enquanto bolseiro pela mesma instituição. Mestre em Matemática Financeira pelo ISCTE e pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa com a tese com o título “American Options under Stochastic Volatility via a Transformation Procedure” (2017) e licenciado em Economia pela Nova School of Business and Economics (2013).

        Tem como interesses de investigação tópicos de finanças quantiativas como Risco de Crédito e Option Pricing.

        Leccionou disciplinas na Área de Matemática e de Economia no ISCTE e atualmente lecciona disciplinas na Área de Finanças na Universidade Europeia.

        É, correntemente, Investigador no projeto de I&D desta universidade “PDE vs DLN methods for pricing European-style financial options: A performance comparison” (2024-25).

        José Cruz

        Doutorado em Matemática Aplicada à Economia e Gestão pelo ISEG (2020), com tese “Option Pricing in Iliquid markets with jumps” e orientação por Daniel Sevcovic e Maria do Rosário Grossinho. Mestre em Matemática Financeira (2013), com tese “Integro-Differential Equations for Option Pricing in Exponential Levy Models”, e licenciado em Matemática Aplicada à Economia e Gestão pela mesma instituição.

        Tem publicados os artigos científicos: “Option Pricing in iliquid markets with jumps” e “On solutions of a partial integro-differential equation in Bessel potential spaces with applications in option pricing models”.

        Enquanto prosseguia os seus estudos pós-graduados, lecionou a estudantes de licenciatura e de mestrado no ISEG.

        Atualmente, é Professor Auxiliar na Universidade Europeia, coordenando licenciaturas, mestrados e pós-graduações na área de Ciência de Dados, e Investigador no projeto de I&D desta universidade “PDE vs DLN methods for pricing European-style financial options: A performance comparison” (2024-25).

        Luís Almeida

        MBA em Transformação Digital e Futuro dos Negócios pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. Pós-graduação em Gestão de Vendas pelo IPAM. Licenciado em Informática de Gestão e Sistemas Informáticos no ISEC - Instituto Superior de Educação e Ciências.

        Atualmente, é Managing Partner na Gnosisdata, consultora especializada na área de Transformação Digital ao serviço das empresas para alavancar e gerar negócios sustentáveis, através da Inteligência Digital. Cofundador e Managing Partner da Intelligent Algorithms, empresa de consultoria na área de Inteligência Artificial e Automação.

        Com uma carreira sólida como consultor sénior em transformação digital e consultor empresarial global. Ao longo de mais de duas décadas, acumulou uma sólida trajetória de liderança e experiência operacional, desempenhando papéis de destaque em empresas multinacionais de elevado crescimento, como IBM e CGI, e contribuindo para projetos internacionais em vários continentes. Exerce, atualmente, funções docentes na Universidade Europeia.

        Mariana Cavique

        Doutorada em Ciências e Tecnologias de Informação no ISCTE-IUL. Mestre e licenciada em Engenharia Electrotécnica e de Computadores no Instituto Superior Técnico.

        É Professora Auxiliar na Universidade Europeia, onde tem lecionado nas áreas de Sistemas Informáticos, Business Intelligence, Programação e Matemática. Anteriormente, foi consultora na Nokia e na Altran, onde trabalhou na área de telecomunicações na vertente de rádio.

        Os seus interesses de investigação são em Data Science, em particular em text mining. O seu foco presente de investigação é na extração de conhecimento de texto não estruturado com aplicação ao turismo. É, correntemente, Investigadora no projeto de I&D da Universidade Europeia “PDE vs DLN methods for pricing European-style financial options: A performance comparison” (2024-25).

        Rodrigo Pinheiro

        Mestre em Finanças, com um Major em Financial Markets, pelo ISCTE, tendo também frequentado o curso de Markets Microstructure na Universidade de Delaware. Atualmente, é Senior Quantitative Analyst na USUAL, um protocolo de Decentralized Finance (DeFi) com mais de 1000 milhões de dólares sob gestão, onde desenvolve modelos quantitativos e processos de dados para sustentar decisões de gestão.

        No meio académico, é docente na Universidade Europeia, integrando a equipa de mestrados e pós-graduações na área de Ciência de Dados. É também Professor Convidado no ISCTE, onde leciona as unidades curriculares de Blockchain e Estrutura de Dados e Algoritmos.

        A sua atividade profissional e académica cruza as áreas de Engenharia Financeira, Ciência de Dados e Blockchain, com um interesse particular no desenvolvimento e aplicação de modelos matemáticos e computacionais em mercados.

        Testemunhos

        Comillas
        ComillasApesar do crescente reconhecimento da importância dos dados, existe ainda escassez de profissionais com competências para extrair desses dados conhecimento com valor acrescentado.

        Mariana Cavique

        Docente na Licenciatura em Ciência de Dados e Gestão e no Executive Master em em Data Analytics for Business

        Desafie-se, aprimore as suas habilidades e crie oportunidades de networking com profissionais qualificados.

        Admissões

        Os candidatos interessados em ingressar na Universidade Europeia poderão formalizar a sua candidatura ao longo de todo o ano.

        O processo de candidatura está sujeito às vagas existentes e à adequação do perfil do candidato ao ciclo de estudos de interesse.

        Para dar início ao processo de admissão, o candidato deverá seguir estes 3 passos:

        1

        Pedido de Informação

        Agende uma conversa de esclarecimento com um Admissions Advisor

        2

        Documentação

        Reúna a documentação solicitada no processo de admissão

        3

        Candidatura

        Avance com a formalização da candidatura, presencialmente ou on-line

        FAQs

        É a análise de dados para apoiar decisões em contextos de negócio. Integra modelagem de dados, estatística e visualização para gerar insights acionáveis. É base para inteligência de negócios e vantagem competitiva no mercado de trabalho.

        Serve para otimizar processos, reduzir custos e aumentar receita com decisões baseadas em dados. Apoia business intelligence e planeamento estratégico. O Executive Master em Data Analytics for Business potencia desenvolvimento de carreira para quem domina as técnicas da área.

        Define métricas, recolhe e limpa dados, cria modelos preditivos e comunica resultados. Trabalha com inteligência de negócios para apoiar marketing, finanças e operações. Entrega valor mensurável ao negócio e fortalece a sua qualificação profissional.

        São comuns Python, R, SQL, Excel, SPSS, Power BI e plataformas de big data. Estas suportam business intelligence, visualização e modelagem de dados. São competências valorizadas como qualificação profissional no mercado de trabalho.

        Business Intelligence foca em reporting e monitorização de indicadores. Data Analytics for Business vai além, aplicando estatística e modelos preditivos à tomada de decisão. Ambas trabalham com dados, mas a analytics enfatiza modelagem de dados e experimentação.

        Cresce o uso de IA generativa, automação de dados, analytics em tempo real e a integração entre business intelligence e machine learning.

        Destaca-se em marketing, finanças, operações e inteligência de negócios. Suporta segmentação, previsão de procura, gestão de risco e otimização de processos. A adoção de Data Analytics for Business é transversal no mercado de trabalho.

        Na Universidade Europeia o programa é lecionado em regimes blended e pós-laboral, com docentes com experiência empresarial e projetos aplicados. Alia a excelência académica à experiência empresarial.

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