Mestrado em Ciência de Dados e Gestão
| Presencial | Lecionado em Português | Oriente Green Campus | 2 anos, 120 ECTS | Início: Setembro 2026 | Faculdade de Ciências Sociais e Tecnologia |
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.
Razões para especializar-se em Ciência de Dados e Gestão:
Parceiros
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.
Plano de estudos
Consulte a estrutura do plano curricular
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/Projeto Aplicado em Ciências de Dados e Gestão [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/Projeto Aplicado em Ciências de Dados e Gestão [Anual] | 30 | 42 |
Direção do curso
Filipe Ramos
Diretor do Mestrado em Ciência de Dados e Gestão
PhD em Gestão – Métodos Quantitativos, pelo ISCTE Business School, contando com larga experiência de lecionação nas áreas científicas da Matemática e Estatística.
Saídas profissionais
Após a conclusão do mestrado, 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.
Candidaturas e admissões
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
Pedido de Informação
Agenda uma conversa de esclarecimento com um Admissions Advisor
3
Candidatura
Avança com a formalização da candidatura, presencialmente ou online
Certificação e acreditação
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.
Perguntas frequentes
O que são ciência de dados e gestão?
A ciência de dados e a gestão combinam análise avançada, machine learning e ciência da computação para sustentar decisões de negócio e gerar valor nas organizações.
Porque é que a ciência de dados é importante?
Porque permite transformar grandes volumes de dados em conhecimento útil, apoiando decisões estratégicas, a inovação e a competitividade no mercado de trabalho.
O que faz um profissional de ciência de dados e gestão?
Procede à análise de dados, à construção de modelos e à interpretação de resultados, e orienta a tomada de decisões de gestão com base em evidências, contribuindo para a progressão de carreira em tecnologia e negócios.
Quais são as principais competências na área de ciência de dados?
Incluem programação, análise estatística, modelação preditiva, gestão de dados, inteligência artificial e comunicação de resultados.
Quais são as tendências atuais na área de ciência de dados?
Destacam-se a IA generativa, a automação inteligente, a computação em nuvem, os modelos preditivos avançados e a integração entre a ciência da computação e a gestão estratégica.
Que ferramentas são mais usadas em Ciência de Dados?
As mais comuns incluem Python, R, SQL, Power BI, Tableau, TensorFlow e plataformas de cloud computing usadas em ciência da computação e em machine learning.
Onde podes frequentar o Mestrado em Ciência de Dados e Gestão em Lisboa?
Com o Mestrado em Ciência de Dados e Gestão da Universidade Europeia, desenvolve competências em análise de dados, IA e gestão. Um programa com formação rigorosa, orientado para a inovação e o mercado competitivo atual.
Que benefícios a formação em ciência de dados traz para a progressão de carreira?
Aumenta a empregabilidade, reforça competências técnicas e estratégicas, permite exercer funções em equipas multidisciplinares e garante uma qualificação profissional alinhada com as exigências atuais.
Qual é a diferença entre ciência de dados e ciência da computação?
A Ciência da Computação centra-se em algoritmos, sistemas e software; a Ciência de Dados aplica estes fundamentos à resolução de problemas de gestão e análise avançada de informação.