A presente Pós-Graduação pretende entregar conhecimentos e competências em Data Analytics & Big Data a um nível avançado, que constituam suporte para tomada de decisão e construção de soluções com base em dados.
No decorrer do curso os alunos irão ser capazes de identificar problemas com solução com recurso a dados de modo a compreender os dados e identificar padrões, usando técnicas de data analytics e machine learning. Pretende-se que através dos conhecimentos apreendidos sejam aptos a tomar decisões e construir soluções com base em dados.
Online | Português |
Início: Outubro 2024 | 8 meses, 18 ECTS |
Faculdade Online |
Módulos | Unidades de Ensino | Docentes |
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Estatística para Data Analytics | Conceitos fundamentais & Métodos descritivos Distribuições Inferência estatística Redução & Classificação Regressão | Fernando Gonçalves José Cruz |
Programação para Data Analytics | Introdução ao Python Funções Estrutura de dados Controlo de erros Programação orientada a objetos | Gilson Silva |
Bases de Dados & Visualização | Bases de dados Fundamentos de SQL e funções Funções nativas Visualização de dados Power BI | Mariana Cavique Beatriz Leal |
Cloud Computing & Sistemas Distribuídos | Topologias de sistemas distribuídos Segurança informática Sistemas distribuídos e Big Data Computação em sistemas distribuídos Modelos de serviços cloud e distribuídos | Pedro Joaquim |
Machine Learning & Applications | Fundamentos de Machine Learning Algoritmos de aprendizagem não supervisionada - Princípios matemáticos e computacionais Algoritmos de aprendizagem não supervisionada - Aplicações Algoritmos de aprendizagem supervisionada - Princípios matemáticos e computacionais Algoritmos de aprendizagem supervisionada - Aplicações | Filipe Ramos Didier Lopes Diogo Ribeiro Santos |
Data Analytics nas Organizações | Data Analytics nas Organizações: prespectivas e desafios futuros Data Analytics nas Organizações: aplicações práticas Generative AI Modelos de Machine Learning na tomada de decisão: Explicabilidade/Interpretabilidade Data Analytics nos Mercados Financeiros | Filipe Ramos Luís Almeida Diogo Ribeiro Santos Ricardo Galante Didier Lopes |
Corpo docente composto por profissionais do ramo, com larga experiência.
Mestrado em Matemática e Estatística | Data Analyst, Teleperformance | Professor, ISEG
Mestrado em Engenharia – Sistemas de Controlo | Founder & CEO, OpenBB
Doutoramento em Gestão | Independent Financial Advisor | Professor, U Europeia & AESE
Licenciatura em Informática de Gestão | Cofounder, Closer & Presidente, Data Science Portuguese Association
Mestrado em Matemática e Estatística | Senior Data Analyst, BNP | Professor, U Europeia
Doutoramento em Matemática e Estatística | Professor, U Europeia
Mestrado em Engenharia| Professor, U Europeia
Mestrado em Estatística | Principal Analytics & Artificial Intelligence Advisor, SAS Iberia | Professor, FCUL & U Europeia
Aulas 100% Online em direto que ficarão gravadas e sempre disponíveis para que possa assistir quando e onde quiser.
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.
Realização de projetos aplicados com casos de estudo reais e ambientes simulados, para que possa liderar os desafios da sua profissão.
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
Agende uma conversa de esclarecimento com um Admissions Advisor
3
Avance com a formalização da candidatura online.