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Admissões:+351 210 200 999
Geral:
Campus Quinta do Bom Nome: +351 210 309 900
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Mestrado Online em Ciência de Dados e Análise de Negócios Online

Ensino 100% online, aulas em direto e um gestor académico que te ajudará a alcançar os teus objetivos.

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Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios - Online

O Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios é um programa inovador, assente numa metodologia de ensino à distancia. Proporciona uma formação avançada, atual e rigorosa, com domínio teórico e prático dos mais recentes avanços na área, conjuntamente com a exploração de aplicações em áreas de negócio, competências cruciais para o mercado de trabalho.

Com um corpo docente de excelência e com extensa experiência e reconhecimento das suas áreas de atuação e especialidade, este programa 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 das organizações.

This degree is lectured only in Portuguese.

Online Português
Início: Outubro 2024 120 ECTS
4 semestres Conferente de grau Faculdade Online

Porquê o Mestrado Online em Ciência de Dados e Análise de Negócios?

Formato 100% online, permitindo uma maior flexibilidade na aquisição de conhecimentos.

Flexibilidade e acompanhamento

Poderás assistir às aulas num formato 100% online e com aulas em direto. Terás ainda ao teu dispor um gestor académico que te acompanhará em todo o teu percurso.

Domínio disciplinar

Dualidade de valências: Competências fornecidas em Ciência de Dados e nas áreas de aplicação à Gestão.

Corpo docente especializado

Corpo docente de excelência e com extensa experiência e reconhecimento das suas áreas de atuação e especialidade

Certificação

Conferência de sólida preparação com vista a certificação junto da DSPA (Data Science Portuguese Association).

Empresas Parceiras

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.

Plano de estudos

SemestresUnidades CurricularesCréditos
1º SemestreAnálise e Visualização de Dados​
Metodologia de Investigação
Programação para a Ciência de Dados ​
Business Fundamentals for Analytics ​
Finance for Analytics ​
6
6
6
6
6
2º SemestreModelos Preditivos
Bases de Dados & Big Data
Principles of Business Analytics​
Advanced Topics in Strategic Management
Advanced Project Management ​
6
6
6
6
6
3º SemestreDissertação
Optativa I *​​
Optativa II *​​
-
6
6
4º SemestreDissertação42
RamoUnidades CurricularesCréditos
Ramo de Especialização em Business Analytics​Optativa I - Applied Business Analytics​6
Optativa II - Applied Market Processes​6
Optativa III - Business Intelligence6
Especialização em Data Science​Optativa I - Análise Prescritiva6
Optativa II - Tópicos Avançados em Data Mining​6
Optativa III - Data Manipulation & Machine Learning​6

Coordenação

Fernando Gonçalves

Coordenador do Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios

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. É pós-graduado em Ciências Empresariais pelo ISCTE-IUL e licenciado em Economia, ramo de Planeamento e Métodos Quantitativos, pelo ISEG.

Os seus interesses de investigação são em Matemática Financeira e, secundariamente, em Econometria Aplicada, sendo membro integrado do REM - Research in Economics and Mathematics, centro de investigação sediado no ISEG. Tem desenvolvido projetos de investigação internacionais, como: STRIKE - Novel Methods in Computational Finance, programa Marie Curie da Comissão Europeia; e Analysis of Nonlinear Partial Differential Equations in Mathematical Finance, programa de cooperação transnacional da Fundação para a Ciência e a Tecnologia. O seu trabalho encontra-se publicado em revistas científicas internacionais da especialidade.

É Professor na Universidade Europeia, coordenando a licenciatura, os mestrados e as pós-graduações na área de Ciência de Dados.

Coordenação

Filipe Ramos

Coordenador do Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios

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 da docência de Matemática nos ensinos Básico e Secundário, de Matemática Aplicada em cursos da Via Profissionalizante e 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 (antigo GAVE) e coordenador de cursos profissionais e respetivas equipas pedagógicas.​

Atualmente, é Professor na Universidade Europeia 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 no projeto de I&D da Universidade Europeia “PDE vs DLN methods for pricing European-style financial options: A performance comparison” (2024-25).

Saídas profissionais

O Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios 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, modelagem estatística e conhecimento de negócios.

Metodologia Online

Flexibilidade

Aulas 100% Online em direto que ficarão gravadas e sempre disponíveis para que possa assistir quando e onde quiser.

Para si

Contará com o apoio dos nossos professores especializados que o irão ajudar na sua aprendizagem, bem como um gestor académico que o irá acompanhar e orientar durante o seu percurso académico.

Aprendizagem experiencial

Realização de projetos aplicados com casos de estudo reais e ambientes simulados, para que possa liderar os desafios da sua profissão.

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

Agenda uma conversa de esclarecimento com um Admissions Advisor

2

Documentação

Reúne a documentação solicitada no processo de admissão

3

Candidatura

Avança com a formalização da candidatura online.

Certificação e acreditação

Aprovado pela A3ES em 2024-02-19.
Relatório de auto-avaliação da Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios.

Despacho n.º 35/2024, Série II de 2024-02-19 D.R.

*Ciclo de estudos em fase de registo junto da DGES.

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