Universidade Europeia

No mercado global em constante evolução através de pressões competitivas e regulatórias, decisões de negócio rápidas e precisas são cada vez mais importantes. Com a revolução digital em aceleração, ser capaz de extrair, combinar e analisar grandes volumes de dados complexos ajuda a melhorar a visibilidade da informação, gerando oportunidades e aumentando a vantagem competitiva. “Este programa visa fornecer experiência num conjunto de ferramentas de análise dados e,...

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No mercado global em constante evolução através de pressões competitivas e regulatórias, decisões de negócio rápidas e precisas são cada vez mais importantes.

Com a revolução digital em aceleração, ser capaz de extrair, combinar e analisar grandes volumes de dados complexos ajuda a melhorar a visibilidade da informação, gerando oportunidades e aumentando a vantagem competitiva.

“Este programa visa fornecer experiência num conjunto de ferramentas de análise dados e, simultaneamente, reflexão sobre a sua utilização em contextos de negócio variados.”

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Tipo

PÓS-GRADUAÇÕES

Área Formação

Gestão & Direito

Coordenador

Fernando Gonçalves

Orlando Fontan

Campus

Quinta do Bom Nome

Principais Benefícios

Desenvolvimento de competências fundamentais em Business Analytics;
Corpo docente de excelência, combinando valências académicas e profissionais, com extensa experiência e reconhecimento nas suas áreas de atuação e especialidade;
Metodologia PBL (Project Based Learning), centrada no desenvolvimento de um projeto, com acesso a mentoria especializada, podendo o participante desenvolver e materializar o seu próprio projeto;
Abordagem multidisciplinar, possibilitando a descoberta e a prática de aspetos variados de business analytics: técnicos, analíticos, estratégicos, comunicacionais e de conceção e implementação de projetos;
Contacto com docentes certificados em gestão de projetos;
Integração da visão do mercado, com um conjunto de seminários e/ou webinars de especialistas oriundos da academia e indústria;
Atribuição de ECTS (Sistema Europeu de Transferência de Créditos).

Objetivos do Programa

O Programa está desenhado para desenvolver nos participantes competências em análise e gestão de informação, fundamentais para a tomada de decisões no seio das organizações. Visa dotar os participantes de:

Capacidade de analisar e comunicar soluções baseadas em evidência para desafios de negócio com uso de análise quantitativa;
Capacidade de utilizar técnicas de business analytics para avaliação de estratégias comerciais e soluções domésticas e internacionais

O participante adquire também:

Confiança no manuseio de grandes volumes de dados;
Competências básicas em programação, com uso de plataformas populares.

Fatores Inovadores

Docência: Corpo docente de excelência, combinando valências académicas e profissionais, com extensa experiência e reconhecimento nas suas áreas de atuação e especialidade;
Metodologia: Ensino baseado em projeto (PBL), com exploração de uma variedade de ferramentas de Business Analytics;
Aplicabilidade: Projeto aplicado final ajustado aos interesses em necessidades dos participantes, com mentoria por professores, consultores e empresas de referência;
Dupla perspetiva: Combinação da perspetiva académica e técnica com a visão da Indústria, com acesso a sessões de seminário e/ou webinar de especialistas oriundos da academia e indústria;
Continuidade: Possibilidade de consideração dos créditos obtidos para continuação posterior de estudos.

Requisitos de Admissão

Grau de licenciado ou experiência profissional relevante;
Carta de motivação;
Entrevista com a coordenação.

Destinatários

Quadros empresariais que pretendam desenvolver competências numa área em acelerado crescimento, possibilitando a tomada de decisões de negócio mais informadas;
Dirigentes de start ups;
Dirigentes de PMEs;
Licenciados na área de gestão e que pretendam adquirir competências adicionais em análise de dados e em gestão de informação;
Licenciados em engenharia, com valências em ciências da computação ou em análise de dados, e que pretendam familiarizar-se com a aplicação em contexto de negócio;
Profissionais que estejam a iniciar a sua carreira em business analytics ou queiram aprofundar conhecimentos na área.

Parcerias

Parceiro_DSPA Parceiro_OPE... Parceiro_closer

Corpo Docente

Coordenador

Unidades Curriculares	Horas /Semana	ECTS
Business Analytics Summit
Fundamentos de Negócio para Analytics Pesquisa de Marketing: utilização de estudos de mercado para diagnosticar problemas de marketing Previsão de Vendas: previsão estratégica de vendas em empresas multicanal Gestão de Operações: análise de capacidades Análise Financeira: interpretação de demonstrações financeiras e análise de rácios Gestão de Risco: princípios e técnicas de análise e gestão de risco Estratégia Empresarial: transformação estratégica de empresas multi-negócio Docentes Diogo Ribeiro Santos		3
Análise e Visualização de Dados Conceitos fundamentais de Estatística Análise preliminar dos dados: Classificação; Valores omissos e valores extremos Técnicas de sumarização: Medidas descritivas; Representação gráfica; Análise de componentes principais Técnicas de associação: Correlação; Medidas de associação para dados categóricos Técnicas de segmentação: Análise de clusters Representação visual: Princípios e estruturas Docentes Fernando Gonçalves		3
Programação para Data Analytics Conceitos fundamentais de programação em Python Introdução aos principais pacotes de ferramentas Técnicas de extração, transformação e carregamento de dados Aplicações na análise exploratória de dados Incorporação de código e texto com recurso a Notebooks para a apresentação de resultados Docentes Beatriz Malheiros Leal		3
Seminário I
Projeto Aplicado

Unidades Curriculares	Horas /Semana	ECTS
Bases de Dados & Big Data Sistemas Gestores de Base de Dados Relacionais (SGBDR). Conceitos de desenvolvimento de uma base de dados OLTP Análise e Modelação: O Modelo Entidade Relação (MER) e diagramas ER; Normalização e Restrições A linguagem SQL: Data Definition Language (DDL); Restrições de integridade; Data Manipulation Language (DML). Gestão de acesso aos dados, definição de Vistas e permissões aos utilizadores da BD Introdução ao Big Data e ao paradigma NoSQL; comparação com o modelo relacional Análise dos referenciais teóricos sobre diferentes tipologias de BD: Operacionais (OLTP) e multidimensionais (OLAP). Docentes Beatriz Malheiros Leal Orlando Fontan		3
Modelos Preditivos Introdução: Tópicos de previsão nos domínios da Gestão Regressão Linear: Correlação; Regressão Linear Simples; Regressão Linear Múltipla; Pressupostos dos resíduos - testes de hipóteses e diagnóstico; Casos práticos de previsão; Regressão Linear como Algoritmo de Machine Learning Séries Temporais: Noções gerais; Modelos ARMA; Casos práticos de previsão Implementação Computacional: Programação básica e computação com Python (Jupyter Notebook); Aplicações a situações reais - estudos de caso; Produção e apresentação de relatórios econométricos; Casos práticos de previsão		3
Estratégia de Negócio Modelo Básico de Gestão Estratégica O problema do crescimento de negócio: principais soluções A visão sistémica dos problemas empresariais desafio da visão de Stakeholders Externalidades e problema do crescimento empresarial Sustentabilidade como vetor de posicionamento estratégico Estratégia de Inovação e Novos Modelos de Negócio Problemas de Mudança Organizacional e Cultural Dimensões globais, transformação digital e sustentabilidade Perspetivas de investimento e retorno segundo a sustentabilidade Papéis dos agentes empresariais numa sociedade em evolução		3
Seminário II
Projeto Aplicado II

Unidades Curriculares	Horas /Semana	ECTS
Business Intelligence Introdução: Conceitos associados a Business Intelligence Business Analytics e Sistemas de Business Intelligence Dados e construção de sistemas de Business Intelligence Ferramentas de Business Intelligence Definição de reporting de gestão Sistemas de Business Intelligence de suporte à decisão		3
Manipulação de Dados & Machine Learning Introdução ao Machine Learning: Noções gerais; Aprendizagem supervisionada; Aprendizagem não supervisionada; Treino e avaliação de modelos Introdução ao Deep Learning: Introdução às redes neuronais; Algumas arquiteturas Aplicações do Machine Learning e Implementação Computacional com R/Python: Análise exploratória de dados na prática; Implementação de modelos de aprendizagem supervisionada; Exemplos de aplicação de aprendizagem não supervisionada Docentes José Cruz		3
Seminário III
Projeto Aplicado III

Unidades Curriculares	Horas /Semana	ECTS
Finanças com Data Analytics Introdução às finanças empresariais Estruturas de financiamento Rendibilidade Risco versus rendibilidade Utilização de dados para aferição do risco Determinação do risco e do custo do capital Aplicações Docentes Carlos Pinho		3
Marketing com Data Analytics Tipos de insights sobre o cliente A etnografia como método de obtenção de informação Mapear a Customer Journey A Gestão de Conteúdos nos canais digitais Automatização do Marketing Aplicações de IA e Ciclo de Vida do Cliente Docentes Maria do Carmo Leal		3
Seminário IV
Projeto Aplicado IV

Horário

Pós-laboral

INÍCIO

Novembro Campus Quinta do Bom Nome

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29 Novembro

Desporto & Saúde

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PÓS-GRADUAÇÕES

Business Analytics

Business Analytics

Tipo

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Coordenador

Campus

Principais Benefícios

Objetivos do Programa

Fatores Inovadores

Requisitos de Admissão

Destinatários

Parcerias

Corpo Docente

Fernando Gonçalves

Orlando Fontan

Beatriz Malheiros Leal

Carlos Pinho

Didier Rodrigues Lopes

Diogo Ribeiro Santos

Filipe Ramos

Gilson Silva

José Cruz

José Manuel Fonseca

Maria do Carmo Leal

Nuno Faustino

Sandra Matos

Plano de Estudos

Horário

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