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O Mestrado em Ciências de Dados e Gestão conta com um corpo docente de excelência e com extensa experiência e reconhecimento das suas áreas de atuação e especialidade, este curso visa especializar e preparar os estudantes para extrair, combinar e analisar grandes volumes de dados complexos com vista a melhorar a visibilidade da informação, gerar oportunidades e aumentar a vantagem competitiva e estratégica das organizações.
| Presencial | Lecionado em Português | Oriente Green Campus | 2 anos, 120 ECTS | Início: Setembro 2025 | Faculdade de Ciências Sociais e Tecnologia |
Conhece o nosso novo campus, onde a inovação, a tecnologia e o conhecimento se fundem para criar um ambiente de aprendizagem único e diferenciador.
Razões para especializar-se em Ciência de Dados e Gestão:
Algumas das empresas que colaboram em seminários, estágios, resolução de casos e problemas práticos reais propostos em sala de aula, em projetos curriculares e concursos de ideias para o mestrado.
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.
1º ANO | 1º SEMESTRE
| Unidades curriculares | Horas Totais Contacto | ECTS |
|---|---|---|
| Análise e Visualização de Dados | 42 | 6 |
| Metodologia de Investigação | 42 | 6 |
| Programação para a Ciência de Dados | 42 | 6 |
| Business Fundamentals for Analytics | 42 | 6 |
| Finance for Analytics | 42 | 6 |
1º ANO | 2º SEMESTRE
| Unidades curriculares | Horas Totais Contacto | ECTS |
|---|---|---|
| Modelos Preditivos | 42 | 6 |
| Bases de Dados & Big Data | 42 | 6 |
| Principles of Business Analytics | 42 | 6 |
| Advanced Topics in Strategic Management | 42 | 6 |
| Advanced Project Management | 42 | 6 |
2º ANO | 1º SEMESTRE
| Unidades curriculares | Horas Totais Contacto | ECTS |
|---|---|---|
| Dissertação [Anual] | 30 | 42 |
| Opção de Especialização em Business Analytics | ||
| Applied Business Analytics | 42 | 6 |
| Applied Market Processes | 42 | 6 |
| Business Intelligence | 42 | 6 |
| Opção de Especialização em Data Science | ||
| Análise Prescritiva | 42 | 6 |
| Data Manipulation & Machine Learning | 42 | 6 |
| Tópicos Avançados em Data Mining | 42 | 6 |
2º ANO | 2º SEMESTRE
| Unidades curriculares | Horas Totais Contacto | ECTS |
|---|---|---|
| Dissertação [Anual] | 30 | 42 |
Filipe R. Ramos
Diretor do Mestrado e 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.
Fernando Gonçalves
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.
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 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.
Em época de revolução digital, o domínio das técnicas de análise de grandes volumes de dados complexos é crescentemente decisiva para as organizações.
O Mestrado em Ciência de Dados e Gestão 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 curso, 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, modelagem estatística e conhecimento de negócios.
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 ou 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, presencialmente ou online
Aprovado pela A3ES em 09-10-2023.
Relatório de auto-avaliação do Mestrado em Ciência de Dados e Gestão.
Ciclo de Estudos registado na DGES.