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Avance para uma carreira em análise de dados com a Pós-Graduação em Data Analytics & Big Data
| Online | Lecionado em Português | Início: Setembro 2026 1 vez por semana | 8 meses, 18 ECTS | Faculdade de Ciências Sociais e Tecnologia |
A Pós-Graduação em Data Analytics & Big Data oferece-lhe uma formação avançada que combina competências técnicas, analíticas, estratégicas e comunicacionais, essenciais para dominar Data Analytics & Big Data e preparando-o para enfrentar os desafios mais complexos da era digital.
Ao longo do curso, desenvolverá a capacidade de analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e aplicar técnicas de machine learning para resolver problemas reais de forma eficiente. Terá ainda contacto com ferramentas matemáticas, estatísticas e computacionais, essenciais para a análise preditiva e para a construção de modelos que apoiem a tomada de decisões.
Com uma abordagem prática e orientada para o mercado, esta formação permite-lhe adquirir competências altamente valorizadas pelas empresas e preparar-se para a certificação da Data Science Portuguese Association (DSPA), reforçando a sua credibilidade profissional.
Além disso, garante equivalência de 18 ECTS (Sistema Europeu de Transferência de Créditos) no Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios, proporcionando-lhe a possibilidade de prosseguir os seus estudos académicos e potenciar a sua carreira.
Se procura destacar-se no mercado de trabalho e aplicar o poder dos dados em diferentes setores, esta é a formação que lhe dará as ferramentas para liderar com conhecimento e estratégia.
Online & On Campus
De forma opcional, é possível complementar a sua formação online com 4 desafios presenciais no Oriente Green Campus. Terá uma experiência prática e premium nas nossas instalações de última geração, junto de especialistas da área e a oportunidade de ampliar a sua rede de contactos.
Plano de estudos
Consulte a estrutura do plano curricular
| UNIDADE CURRICULAR | UNIDADES DE ENSINO | ECTS |
|---|---|---|
| Estatística para Data Analytics | Conceitos Fundamentais & Métodos Descritivos | 3 |
| Distribuições | ||
| Inferência Estatística | ||
| Redução & Classificação | ||
| Regressão | ||
| Programação para Data Analytics | Introdução ao Python | 3 |
| Funções | ||
| Estrutura de Dados | ||
| Controlo de Erros | ||
| Programação Orientada a Objetos | ||
| Bases de Dados e Visualização | Bases de Dados | 3 |
| Fundamentos de SQL e Funções | ||
| Funções Nativas | ||
| Visualização de Dados | ||
| Power BI | ||
| Machine Learning & Aplicações | Fundamentos de Machine Learning | 3 |
| Redução de Dimensionalidade com ML (PCA) | ||
| Análise de Modelos: Seleção, Erros e Previsão | ||
| Classificadores: Construção e Avaliação | ||
| Técnicas de Agrupamento: Construção e Avaliação | ||
| Cloud Computing & Sistemas Distribuídos | Conceitos Cloud Computing - Introdução ao AWS | 3 |
| Tecnologias Big Data | ||
| Implementação de Técnicas Não Supervisionadas | ||
| Implementação de Técnicas Supervisionadas | ||
| Tópicos Avançados em Cloud Computing | ||
| Inteligência Artificial Generativa | Data Analytics e IA Generativa nas Organizações: Perspetivas e Desafios Futuros | 3 |
| Alfabetização em LLMs e no Ecossistema de IA Generativa | ||
| Por que alguns utilizadores obtêm muito mais valor da IA Generativa do que outros | ||
| IA Generativa como Copiloto Analítico e Descoberta de Oportunidades de IA | ||
| Avaliar, Questionar e Utilizar com Responsabilidade |
O que irá aprender durante o curso:
Ao longo da Pós-Graduação Online em Data Analytics & Big Data irá dominar todo o ciclo analítico, dos fundamentos estatísticos à IA Generativa, com foco em projetos práticos e decisões orientadas por dados.
- Aplicar métodos estatísticos, com técnicas de regressão, redução e classificação para interpretar dados.
- Programar em Python, dominando estruturas de dados, funções e programação orientada a objetos.
- Estruturar e visualizar dados com SQL e Power BI, criando dashboards que traduzem dados em decisão.
- Dominar machine learning e big data, construindo modelos preditivos sobre cloud e AWS.
- Desenvolver literacia em IA Generativa, aplicando LLMs como copiloto analítico.
Direção do curso
Fernando Gonçalves
Diretor da Pós-Graduação Online em Data Analytics & Big Data
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.
José Manuel Fonseca
Co-Diretor da Pós-Graduação Online em Data Analytics & Big Data
Doutorado em Management pela Business School da Universidade de Hertfordshire, em Inglaterra, em 1998. Mestre em Comportamento Organizacional pelo Instituto Superior de Psicologia Aplicada de Lisboa.
Corpo Docente
- Catarina Cristino
Mestre em Engenharia Matemática | Data scientist, Centro de Excelência em Inteligência Artificial (CEIA) do BPI | Professor, Universidade Europeia - Gilson Silva
Mestrado em Matemática e Estatística | Senior Data Analyst, BNP | Professor, Universidade Europeia - José Cruz
Doutoramento em Matemática e Estatística | Professor, Universidade Europeia - Artur Agostinho
Mestrado em Estratégia e Gestão Empresarial | Sales Director, PwC | Professor, Universidade Europeia - Daniel Cale
Mestrado em Engenharia de Telecomunicações e Computadores | Investigador Assistente no Centro de Investigação ISTAR. - Gonçalo Fonseca
Doutorado em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão | Professor Convidado, U Europeia - Carlos Brás
Licenciado em Engenharia Informática e de Computadores | Principal Data Engineer, Mastercard - Igor Kravchenko
Doutorado em Finanças | Professor, U Europeia
Saídas profissionais da Pós-Graduação Online em Data Analytics & Big Data
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 por definir a infraestrutura necessária para projectos com grandes volumes de dados.
Especialista em análise de dados e machine learning
Responsável pela programação dos sistemas de tratamento de dados e aprendizagem automática.
Parcerias e certificações
DSPA
Preparação dos alunos para a certificação da Data Science Portuguese Association.
OPENBB
Colaboração durante o curso em modo de resolução de casos ou problemas práticos reais propostos em sala de aula.
Ferramentas e softwares
Ao longo da Pós-Graduação em Análise de Dados, irá aprender a utilizar tecnologias e ferramentas aplicadas à análise de dados, essenciais para atuar no universo do Data Analytics e apoiar decisões estratégicas nas organizações.
O que dizem os nossos estudantes
Como profissional de gestão, percebi que o futuro das decisões está nos dados. Escolhi esta pós‑graduação para transformar grandes volumes de informação em decisões estratégicas reais. Conjuga muito bem teoria e prática, e tem sido uma mais‑valia para decidir de forma mais fundamentada. Exige disciplina e boa gestão de tempo, mas a estrutura do curso torna todo o processo muito acessível e a flexibilidade do online permite‑me conciliar a formação com o trabalho.
Ana Rosado
Alumna da Pós-Graduação Online em Data Analytics & Big Data
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 e candidaturas
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 admissão, o candidato deverá seguir estes 3 passos:
1
Pedido de informação
Agendar uma conversa de esclarecimento com um Admissions Advisor
Perguntas Frequentes
O que é Data Analytics & Big Data?
É o conjunto de métodos e tecnologias utilizados para recolher, tratar e analisar grandes volumes de dados, com vista a apoiar decisões de negócio e a inteligência de negócios, potenciando a qualificação profissional em contextos de educação superior.
Porque é que Data Analytics é importante para o mercado de trabalho atual?
Permite transformar dados em informação acionável, melhorar estratégias de marketing, reduzir custos e criar novos produtos, contribuindo para o desenvolvimento de carreira em organizações orientadas por dados.
O que faz um profissional de Data Analytics & Big Data?
Concebe pipelines de dados, realiza mineração de dados, constrói modelos preditivos e comunica resultados relevantes para o negócio, atuando na modelagem de dados e no apoio à tomada de decisão.
Quais são as principais competências técnicas valorizadas?
Estatística aplicada, Python, SQL, Power BI, cloud computing e machine learning constituem o núcleo técnico de uma Pós-Graduação em Análise de Dados, refletindo competências e conteúdos habitualmente valorizados no setor.
Que saídas profissionais existem na área?
Entre as principais funções encontram-se data analyst, data architect e especialista em machine learning, perfis com forte procura no mercado de trabalho em Portugal e na União Europeia.
Quais são as tendências e inovações em Big Data?
Destacam-se a adoção de plataformas cloud e sistemas distribuídos, MLOps, explicabilidade de modelos e análise em tempo real. A inteligência de negócios integra-se cada vez mais com a modelagem de dados e a governança.
Como se aplica Data Analytics às ciências sociais e à gestão?
Permite integrar métodos quantitativos para estudar comportamentos, medir o impacto de políticas e otimizar processos, estabelecendo uma ligação entre as ciências sociais e a inteligência de negócios em contextos públicos e privados.
Big Data destina-se apenas a empresas tecnológicas?
Não. Setores como saúde, banca, retalho, logística e ciências sociais utilizam mineração de dados e estratégias de marketing orientadas por dados.
Qual é a diferença entre Data Analytics e Data Science?
Data Analytics centra-se na obtenção de insights operacionais e na inteligência de negócios, enquanto Data Science abrange áreas como investigação, experimentação e machine learning avançado. Ambas dependem de uma modelagem de dados robusta.