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Business Analytics

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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,...
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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

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

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

                                                             

Corpo Docente

Coordenador
Fernando Gonçalves

Matemática e Técnicas Quantitativas

Coordenador
Orlando Fontan

Tecnologias

Carlos Pinho

Contabilidade e Finanças

Filipe Ramos

Matemática e Técnicas Quantitativas

José Manuel Fonseca

Economia e Gestão

Nuno Faustino

Economia e Gestão

Plano de Estudos

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

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

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

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).

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

3
Seminário IV
Projeto Aplicado IV

Horário

Pós-laboral

INÍCIO
Novembro Campus Quinta do Bom Nome

Galeria

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