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Pós-Graduação 100% Online em Data Analytics & Big Data
| Online | Lecionado em Português | Início: Setembro 2026 | 8 meses / 1 vez por semana, 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.
Razões para se especializar na área de Ciência de Dados
Plano de estudos
Consulte a estrutura do plano curricular
| UNIDADE CURRICULAR | UNIDADE DE ENSINO | ECTS |
|---|---|---|
| Estatística para Data Analytics | Conceitos fundamentais & Métodos Descritivos Distribuições Inferência estatístic Redução & Classificação Regressão | 3 |
| Programação para Data Analytics | Introdução ao Python Funções Estrutura de dados Controlo de erros Programação orientada a objetos | 3 |
| Bases de Dados e Visualização | Bases de dados Fundamentos de SQL e funções Funções nativas Visualização de dados Power BI | 3 |
| Machine Learning & Aplicações | Fundamentos de Machine Learning Redução de dimensionalidade com ML (PCA) Análise de modelos: seleção, erros e previsão Classificadores: construção e avaliação Técnicas de agrupamento: construção e avaliação | 3 |
| Cloud Computing & Sistemas Distribuídos | Conceitos Cloud Computing - Introdução ao AWS Tecnologias Big Data Implementação de técnicas não supervisionadas Implementação de técnicas supervisionadas Tópicos avançados em Cloud Computing | 3 |
| Inteligência Artificial Generativa | Data Analytics e IA Generativa nas organizações: perspetivas e desafios futuros 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 | 3 |
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.
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.
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. Fellow do Complexity and Management Centre - University of Hertfordshire, Invited Researcher de Chalmers University of Technology, em Gutemburgo.
Docentes
Corpo docente composto por profissionais do ramo, com larga experiência.
- 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 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.
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
Agende uma conversa de esclarecimento com um Admissions Advisor
3
Candidatura
Avance com a formalização da candidatura online.
FAQs
O que é Data Analytics & Big Data?
É o conjunto de métodos e tecnologias para recolher, tratar e analisar grandes volumes de dados com vista a suportar decisões de negócio e inteligência de negócios, potenciando a qualificação profissional em contextos de educação superior.
Porquê 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, fortalecendo o desenvolvimento de carreira em organizações orientadas por dados.
O que faz um profissional de Data Analytics & Big Data?
Concebe pipelines de dados, executa mineração de dados, constrói modelos preditivos e comunica resultados ao negócio, atuando em modelagem de dados e suporte à 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 planos de estudo comuns no setor.
Que saídas profissionais existem na área?
Funções típicas incluem data analyst, data architect e especialista em machine learning, perfis com forte procura no mercado de trabalho em Portugal e na UE.
Quais são as tendências e inovações em Big Data?
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 modelagem de dados e governança.
Como é que Data Analytics se aplica às ciências sociais e à gestão?
Integra métodos quantitativos para estudar comportamentos, medir impacto de políticas e otimizar processos, conectando ciências sociais e inteligência de negócios em contextos públicos e privados.
Big Data é apenas para empresas tecnológicas?
Não. Setores como saúde, banca, retalho, logística e ciências sociais utilizam mineração de dados e estratégias de marketing orientadas por dados.
Qual a diferença entre Data Analytics e Data Science?
Data Analytics foca insights operacionais e inteligência de negócios; Data Science abrange pesquisa, experimentação e machine learning avançado. Ambos dependem de modelagem de dados robusta.