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O Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios foi desenhado para formar profissionais capazes de transformar grandes volumes de dados em conhecimento acionável, contribuindo diretamente para a inovação e vantagem competitiva das organizações.
Com uma abordagem teórica e prática avançado, atual e orientada para o mercado, este curso prepara os estudantes para enfrentar desafios complexos em contextos multidisciplinares e dinâmicos. Ao longo do programa, os alunos desenvolvem competências analíticas e estratégicas, adquirindo domínio de ferramentas avançadas de análise de dados com aplicações reais em diferentes setores. São capacitados para tomar decisões informadas, mesmo em cenários de incerteza, e comunicar conclusões com clareza e rigor.
Este mestrado distingue-se ainda pela sua metodologia de ensino à distância, flexível e adaptada às exigências da vida profissional, e por um corpo docente de excelência com vasta experiência nas áreas de Ciência de Dados e Business Analytics. Se procura evoluir profissionalmente, liderar projetos baseados em dados e estar na linha da frente da transformação digital, este é o programa certo para si.
| Online | Lecionado em Português | Início: Outubro 2025 | 4 semestres, 120 ECTS | Faculdade Online |
| 1º ANO | 1º SEMESTRE |
|---|---|
| Unidades Curriculares | ECTS |
| Análise e Visualização de Dados | 6 |
| Metodologia de Investigação | 6 |
| Programação para a Ciência de Dados | 6 |
| Business Fundamentals for Analytics | 6 |
| Finance for Analytics | 6 |
| 1º ANO | 2º SEMESTRE |
|---|---|
| Unidades Curriculares | ECTS |
| Modelos Preditivos | 6 |
| Bases de Dados & Big Data | 6 |
| Principles of Business Analytics | 6 |
| Advanced Topics in Strategic Management | 6 |
| Advanced Project Management | 6 |
| 2º ANO | 3º SEMESTRE |
|---|---|
| Unidades Curriculares | ECTS |
| Optativa I* | 6 |
| Optativa II* | 6 |
| Optativa III* | 6 |
| 2º ANO | 3º e 4º SEMESTRE |
|---|---|
| Unidades Curriculares | ECTS |
| Dissertação | 42 |
*Optativas I, II e III:
Ramo de Especialização em Business Analytics:
Ramo de Especialização em Data Science:
A abertura das UC's de especialização está pendente do número de estudantes inscritos.
José Cruz
Diretor do Curso e Professor na Comissão Científica
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.
Fernando Gonçalves
Professor na Comissão Científica
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 Ramos
Professor na Comissão Científica
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 Manuel Fonseca
Professor na Comissão Científica
José Manuel Fonseca é 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.
O Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios Online fornece conhecimento e competências avançadas para um grande espectro de indústrias. O domínio de competências técnicas, como em machine learning e análise preditiva, e a capacidade de as utilizar para obter resultados são muito importantes e muito valorizados. Após a conclusão do programa, o estudante estará preparado para desempenhar funções como:
Data analyst
Responsável pela inspeção, limpeza, transformação e modelização de dados, necessária à descoberta de informações úteis, identificação de padrões, extração de conclusões e suporte à tomada de decisão.
Data architect
Responsável pela definição da infraestrutura para projetos envolvendo o tratamento de grandes volumes de dados.
Machine learning engineer
Responsável pela construção, implantação e manutenção de sistemas de aprendizagem automática para tratamento de dados.
Data scientist
Responsável por transformar dados em insights que possam orientar as decisões estratégicas de uma organização, utilizando uma combinação de valências em análise de dados, modelação estatística e conhecimento de negócios.
Business analyst
Responsável pela recolha e interpretação de dados provenientes de fontes variadas e sua utlização para melhoria dos sistemas e processos da empresa.
DSPA
Este programa prepara os alunos para a Certificação em Inteligência Artificial Generativa da Data Science Portuguese Association (DSPA), em parceria com a Microsoft, a qual está incluída no percurso formativo e é realizada dentro de uma unidade curricular.
OpenBB
Colaboração durante o curso em modo de resolução de casos ou problemas práticos reais propostos em sala de aula.
Aulas 100% online em direto que ficarão gravadas e sempre disponíveis para que possas assistir quando e onde quiseres.
Contarás com o apoio dos nossos professores especializados que te irão ajudar na tua aprendizagem, bem como um gestor académico que te irá acompanhar e orientar durante o teu percurso académico.
Realização de projetos aplicados com casos de estudo reais e ambientes simulados, para que possas liderar os desafios da tua profissão.
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
Agendar uma conversa de esclarecimento com um Admissions Advisor
3
Avança com a formalização da candidatura online.
Aprovado pelaA3ES em 2024-10-21.
Relatório de auto-avaliação da Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios.
Declaração de Retificação n.º 470/2024/2
Despacho n.º 35/2024, Série II de 2024-02-19 D.R.