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| Presencial | Oriente Green Campus | 3 anos, 180 ECTS | Início: Setembro 2026 | Faculdade de Ciências Sociais e Tecnologia |
A Licenciatura em Ciência de Dados e Gestão é um programa inovador e rigoroso, que integra três áreas científicas bem desenvolvidas na Universidade Europeia, Matemática e Estatística, Ciências Empresariais e a Computação, e emerge da aposta estratégica na formação STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics).
Ao longo do curso, vais:
O campus onde a inovação, a tecnologia e o conhecimento se fundem para criar um ambiente de aprendizagem único. Este é o espaço onde vais querer estar!
DSPA
A DSPA é uma associação sem fins lucrativos dedicada à promoção e desenvolvimento da Ciência de Dados em Portugal e a nível internacional. Promove boas práticas, formação profissional, investigação estratégica e representa o sector junto de entidades públicas e privadas.
OpenBB
A OpenBB é uma plataforma de código aberto de referência na análise de investimentos, utilizada por milhões de investidores que procuram tirar partido da ciência de dados avançada e do machine learning para interpretar dados brutos e não estruturados. A sua missão é tornar a investigação em investimentos mais eficaz, poderosa e acessível a todos.
não
1º SEMESTRE
| Unidades curriculares | Horas Totais Contacto | ECTS |
|---|---|---|
| Análise Matemática I | 57 | 6 |
| Álgebra Linear e Aplicações | 57 | 6 |
| Fundamentos de Programação | 57 | 6 |
| Princípios de Economia | 57 | 6 |
| Princípios de Gestão | 57 | 6 |
2º SEMESTRE
| Unidades curriculares | Horas Totais Contacto | ECTS |
|---|---|---|
| Análise Matemática II | 57 | 6 |
| Análise Exploratória de Dados | 57 | 6 |
| Estruturas de Dados e Algoritmos | 57 | 6 |
| Comportamento Organizacional e Liderança | 43 | 6 |
| Contabilidade de Gestão | 57 | 6 |
3º SEMESTRE
| Unidades curriculares | Horas Totais Contacto | ECTS |
|---|---|---|
| Tópicos de Probabilidade e Estatística | 57 | 6 |
| Matemática Discreta | 57 | 6 |
| Bases de Dados e Fontes de Informação em Gestão | 57 | 6 |
| Análise Financeira | 57 | 6 |
| Princípios de Marketing | 43 | 6 |
4º SEMESTRE
| Unidades curriculares | Horas Totais Contacto | ECTS |
|---|---|---|
| Estatística Aplicada | 57 | 6 |
| Otimização | 57 | 6 |
| Programação para Ciência de Dados | 57 | 6 |
| Finanças Empresariais | 57 | 6 |
| Gestão de Operações e Logística | 57 | 6 |
5º SEMESTRE
| Unidades curriculares | Horas Totais Contacto | ECTS |
|---|---|---|
| Modelos Econométricos | 57 | 6 |
| Inteligência Artificial | 57 | 6 |
| Business Intelligence & Big Data | 57 | 6 |
| Mercados e Instrumentos Financeiros | 57 | 6 |
| Estratégia | 57 | 6 |
6º SEMESTRE
| Unidades curriculares | Horas Totais Contacto | ECTS |
|---|---|---|
| Previsão | 57 | 6 |
| Aprendizagem Máquina & Aplicações | 57 | 6 |
| Projeto Aplicado | 57 | 12 |
| Optativa | 43 | 6 |
Seleciona duas das seguintes provas:
Ou selecione um dos seguintes conjuntos de provas:
Fernando Gonçalves
Diretor da Licenciatura e Comissão Cientifica
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, sendo membro integrado do REM - Research in Economics and Mathematics, centro de investigação sediado no ISEG.
Filipe R. Ramos
Comissão Cientifica
PhD em Gestão – Métodos Quantitativos, pelo ISCTE Business School, contando com larga experiência de lecionação nas áreas científicas da Matemática e Estatística.
A atividade de investigação centra-se na Análise de Dados e Modelação Matemática (e.g., Time Series Analysis and Forecasting, Data Science e Machine/Deep Learning). É investigador integrado no CETRAD e colaborador no CEAUL e LAETA.
José Cruz
Comissão Cientifica
PhD em Matemática Aplicada à Economia e Gestão pelo ISEG – Universidade de Lisboa. Atualmente é Professor Auxiliar na Universidade Europeia e membro colaborador do CEAUL – Centro de Estatística e Aplicações da Universidade de Lisboa.
A sua investigação centra-se em Análise Matemática, Cálculo Estocástico e Matemática Financeira, com particular interesse em métodos de avaliação de opções em mercados ilíquidos com saltos.
José Manuel Fonseca
Comissão Cientifica
José Manuel Fonseca licenciado em Gestão, Mestre em Psicologia Organizacional, doutorado em Managment, autor de “Complexity and Innovation in Organizations”. Gestor e consultor em Portugal, Suécia, Bélgica, Espanha, e Inglaterra.
Especialista em Estratégia, Inovação e Mudança Organizacional nos setores têxtil, agro-alimentar, construções técnicas, mármores, moldes, publicidade e tecnologias de informação.
Rafael Zapata
Aluno da Licenciatura em Ciência de Dados e Gestão
Kietu de Sousa
Aluno da Licenciatura em Ciência de Dados e Gestão
Os candidatos interessados em ingressar na Universidade Europeia poderão formalizar a sua candidatura ao longo de todo o ano.
O processo de admissão está sujeito às vagas existentes e à adequação do perfil do candidato ao ciclo de estudos de interesse.
Para dar início ao Processo de Candidatura Admissão, o candidato deverá seguir estes 3 passos:
1
Agenda uma conversa de esclarecimento com um Admissions Advisor
3
Avança com a formalização da candidatura online.
Aprovado pela A3ES em 15/06/2022
Relatório de auto-avaliação da Licenciatura em Ciência de Dados e Gestão.
Registo R/A -Cr 147/2022, de 16/07/2022
Despacho n.º 5501/2023, de 11 de maio de 2023, II Série nº 91 D.R.
A Ciência de Dados é a área que transforma grandes volumes de informação em conhecimento útil para a tomada de decisão. É considerada uma excelente carreira porque combina tecnologia, estatística e negócio — competências muito procuradas em empresas de todas as áreas. Com a Licenciatura em Ciência de Dados e Gestão em Lisboa, ficas preparado para um mercado em forte crescimento. Se quiseres saber mais ou candidatar-te, fala com a equipa da Universidade Europeia.
Vais aprender matemática, estatística, programação, gestão empresarial e técnicas avançadas de análise de dados. Desde a modelação estatística ao Business Intelligence, passando por Inteligência Artificial e Machine Learning, o curso dá-te uma formação multidisciplinar sólida e muito valorizada.
Gestão de dados é o conjunto de práticas que permitem recolher, organizar, proteger e utilizar informação de forma eficiente. É essencial para qualquer empresa que queira tomar decisões estratégicas baseadas em dados. Ao longo da licenciatura, vais dominar estas metodologias e aplicá-las em contextos reais de negócio.
Gestão da informação consiste em tratar, estruturar e disponibilizar informação relevante para suportar decisões. Quando combinada com Ciência de Dados, permite transformar dados dispersos em insights valiosos. No curso, vais aprender a trabalhar com bases de dados, processos de informação e soluções tecnológicas de ponta.
Gestão da tecnologia da informação envolve planear, implementar e gerir sistemas tecnológicos que apoiam as organizações. Nesta licenciatura, vais desenvolver competências que te permitem alinhar tecnologia, processos e estratégia empresarial.
Podes trabalhar como Data Analyst, Data Scientist júnior, Business Intelligence Analyst, Gestor de Dados, Consultor de Analytics, Gestor de Informação, ou integrar equipas de estratégia e inovação. As empresas procuram cada vez mais perfis multidisciplinares como o teu.
Sim! Data Science é uma das áreas com maior procura em Portugal e na Europa, com crescimento contínuo nas áreas tecnológica, financeira, logística, saúde, retalho, turismo e muito mais. Se queres um futuro profissional estável e altamente valorizado, esta licenciatura é uma excelente escolha.
A Licenciatura em Ciência de Dados e Gestão aposta em metodologias ativas, como o Project-Based Learning. Vais trabalhar em desafios reais, desenvolver projetos com empresas e aplicar técnicas de programação, estatística, otimização e machine learning em cenários concretos.
Sim. O curso integra projetos com empresas, oportunidades de networking e possibilidade de te associares à DSPA (Data Science Portuguese Association) e à Ordem dos Economistas. Tudo isto reforça a tua credenciação e facilita a entrada no mercado de trabalho. Se quiseres saber como funciona a admissão, pede informações à equipa da universidade.
Não precisas. Vais aprender tudo desde o início, começando por Fundamentos de Programação e evoluindo para estruturas de dados, programação para ciência de dados e técnicas avançadas de machine learning.
O curso inclui matemática e estatística, mas é ensinado de forma progressiva e aplicada. Vais perceber como estes conceitos ajudam a resolver problemas reais. Se gostas de lógica, raciocínio e desafios, vais sentir-te confortável.
Entre as disciplinas mais marcantes estão: Análise Matemática, Probabilidade e Estatística, Análise Exploratória de Dados, Bases de Dados, Programação para Ciência de Dados, Business Intelligence & Big Data, Inteligência Artificial, Aprendizagem Máquina, Gestão de Operações e Estratégia. Podes consultar o plano curricular completo na página do curso.
O processo é simples: agendas um pedido de informação com um Admissions Advisor, reunes a documentação necessária e formalizas a candidatura online ou presencialmente. Se quiseres apoio em qualquer passo, a equipa de admissões está sempre disponível para te ajudar.