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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:

Executive Master em Data Analytics for Business

Blended
Lecionado em Português
Oriente Green Campus 9 meses, 60 ECTS
Início: Novembro 2026
Faculdade de Ciências Sociais e Tecnologia

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

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

MÓDULOSHORASECTS
Módulo 1
Business Fundamentals for Analytics
246
Módulo 2
Finance for Analytics
246
Módulo 3
Principles of Business Analytics
246
Módulo 4
Modelos Preditivos
246
Projeto Aplicado3612
Módulo 5
Bases de Dados & Big Data
246
Módulo 6
Programação para a Ciência de Dados
246
Módulo 7
análise e visualização de dados
246
Módulo 8
Advanced Topics in Strategic Management
246


ANALYTICS’ TALKSTEMASHORAS
Analytics’s Talk 1Data Governance: Modelo de Governo e desafios de Data & Analytic Officer2
Analytics’s Talk 2Data Driven Finance & Planning: Papel de dados no planeamento e controlo de gestão financeiro2
Analytics’s Talk 3Ciência de Dados na Banca: Estratégias, Aplicações e Desafios2
Analytics’s Talk 4Data Driven Security: Security Data Lake como apoio a controlo de segurança de informação2
Analytics’s Talk 5Enquadramento de soluções de Data & Artificial Intelligence em arquitetura aplicacional2
Analytics’s Talk 6Das Metodologias Clássicas ao Machine Learning2
Analytics’s Talk 7Interpretabilidade e Explicabilidade em Modelos de Machine Leraning2
Analytics’s Talk 8Arquitetura de Soluções Microsoft para Data & Artificial Intelligence2

O que irá aprender durante o curso:

Ao longo do Executive Master em Data Analytics for Business, irá seguir um percurso estruturado que combina fundamentos, prática aplicada e tecnologia avançada, permitindolhe adquirir uma visão integrada e evolutiva sobre o ciclo de vida dos dados e o seu impacto na decisão empresarial.

  • 1.ª fase – Fundamentos de Gestão, Data Analytics e Inteligência Artificial: consolida a base conceptual, estatística e tecnológica necessária para interpretar e estruturar dados em contexto organizacional.
  • 2.ª fase – Caso Prático: aplica metodologias analíticas a um desafio real, desenvolvendo capacidade crítica, interpretação de resultados e análise de impacto.
  • 3.ª fase – Tecnologia Avançada de Data Analytics e Inteligência Artificial: aprofunda ferramentas, arquiteturas e técnicas modernas que suportam a implementação de soluções inteligentes em ambiente empresarial.

Direção do curso

Docente Francisco Guimarães

Francisco Guimarães

Diretor do curso

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 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.

    Docentes

    Artur Agostinho

    Mestre em Estratégia e Gestão Empresarial pela Universidade Europeia, tem uma carreira profissional ligada às vendas em grandes multinacionais como Oracle e Microsoft. Desempenhou cargos internacionais na Microsoft Espanha como Strategic Sales Executive e Solution Sales Manager na área 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 área 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.

    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.

    Filipe Ramos

    Doutorado em Gestão, na especialidade de Métodos Quantitativos, pelo ISCTE-Business School. Mestre em Matemática Financeira, pelo ISCTE-Business School/FCUL, mestre em Ensino da Matemática, pela FCT-UNL e licenciado em Matemática (Ensino) pela FCUL.

    Além de várias unidades curriculares, da área científica da Matemática/Estatística, em instituições de Ensino Superior Públicas (como FCUL, ISEG, FCT-UNL e ISCTE-IUL) e Privadas (Universidade Europeia), foi ainda colaborador/consultor técnico pedagógico no IAVE e coordenador de cursos profissionais e respetivas equipas pedagógicas.

    Atualmente, é Professor Associado na Universidade Europeia, coordenando licenciaturas, mestrados e pós-graduações na área de Ciência de Dados, e investigador integrado no CEAUL – Centro de Estatística e Aplicações da Universidade de Lisboa. 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. É, correntemente, Investigador Principal no projeto “Mapping Volatility Trends in the Cryptocurrency Market: Hybrid Artificial Intelligence Models Integrating Machine Learning and Deep Learning (2025-27)” e Investigador no projeto “PDE vs DLN methods for pricing European-style financial options: A performance comparison” (2024-25), ambos projetos de I&D da Universidade Europeia.

    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, Indústria 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).

    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).

    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.

    Ana Carvalho

    Mestre em Matemática pela Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, e com uma formação executiva em Inteligência Artificial Aplicada no ISCTE Executive Education.

    Professora na Universidade Europeia em Applied Business Analytics.

    Experiência empresarial em análise de dados e ciência de dados, utilizando Advanced Analytics, Machine Learning e Natural Language Processing.

    João Lopes

    Licenciado em Informática e Gestão de Empresas pelo ISCTE-IUL.

    Tem mais de 30 anos de experiência profissional em empresas de consultoria, tais como Deloitte, Arthur D. Little, EY e INDRA/Minsait, tendo sido diretor de Consultoria para os mercados de Portugal e Angola, tendo trabalhado de forma transversal em vários setores de atividade ligando negócio com processos de suporte e sistemas de informação, com particular enfoque no desenvolvimento de pessoas.

    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

    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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