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Vivemos numa era orientada pelos dados, onde transformar informação em conhecimento acionável é um dos maiores diferenciais competitivos. O crescimento do Big Data e a aceleração digital estão a tornar áreas como o marketing e a gestão cada vez mais analíticas, exigindo profissionais capazes de recolher, tratar e interpretar informação com rigor.
A Pós-Graduação 100% Online em Data Science & Business Analytics foi desenhada para quem pretende dominar ferramentas estatísticas e analíticas e aplicá-las de forma prática à tomada de decisão em contexto empresarial.
Ao longo do programa irá:
No final, estará preparado para transformar grandes volumes de dados em insights relevantes, apoiar decisões mais seguras e informadas e gerar impacto real nas organizações.
| Online | Lecionado em Português | Início: Outubro 2025 | 7 meses / 1 vez por semana, 18 ECTS | Faculdade de Ciências Sociais e Tecnologia |
| Unidade curricular | Unidade de ensino | ECTS |
|---|---|---|
| Introdução à Programação | Instalar e Conhecer o Rstudio Conceitos Básicos, missing values e variáveis Tipos de dados e suas utilizações Dados, dados In and Out R e funções Operar com Vetores e ordenação Managing Data Frames Matrizes e Subsetting Controlo de estruturas Data Frames e Indexing Funções e Funções ciclo Graphics e customização gráficos | 4 |
| Modelos Preditivos | Estatística descritiva Modelos de regressão linear e múltipla Distribuições de probabilidade discretas Distribuições de probabilidade contínuas Estimação de intervalos de confiança Testes de Hipóteses | 3,5 |
| Machine Learning | Overview of machine learning (ML) Packages in R Supervised and Unsupervised Learning Decision Trees and Random forest Introduction to support vector machines Introduction to Neural networks | 3,5 |
| Análise de séries temporais | Definição de série temporal Modelação de séries temporais - ETS Modelação de séries temporais - ARIMA Avaliação da qualidade dos modelos Orquestração da modelação de séries temporais Visualização e explicação de resultados | 3,5 |
| Modelação e Visualização | Data Wrangling and Data Preparation Basic Plots, Maps, and Customization Data Visualizations with R (ggplot2) Data Comparisons, customize charts and plots using themes and faceting Data Visualizations best practices Building dashboards in R | 3,5 |
Luís Filipe Costa
Diretor do curso
Licenciado em Organização e Gestão de Empresas. Tornou-se Técnico Oficial de Contas em 1998. É pós-graduado em Gestão Estratégica para Executivos, Pós Graduado em Finanças para Executivos e Pós Graduado em Gestão de Instituições Financeiras. Em 2003 concluiu o MBA em Gestão. Entre 1994 e 2003 foi docente do Departamento de Economia e Gestão, na Universidade dos Açores. Participa regularmente em conferências nas áreas do marketing e liderança.
Desde 1994 trabalha também na banca desempenhando funções em diferentes áreas ao longo tempo: finanças empresariais, mercados de capitais, marketing, CRM e informação de gestão.
Atualmente no Santander Portugal é Head of Remote Customers Management (Transformação Digital Comercial, Segmento de Residentes no Exterior e Coordenador do modelo de Serviço de Banca Remota - Balcões Próximo). É também docente e Coordenador em cursos de Pós-Graduação no IPAM desde 2018.
Corpo docente composto por profissionais do ramo, com larga experiência.
A Pós-Graduação Online em Data Science & Business Analytics prepara profissionais para aplicar uma abordagem Data Driven em marketing, gestão e análise de dados, respondendo às novas exigências do mercado. Veja algumas das oportunidades de carreira:
Marketing e áreas de gestão de negócio
Profissionais com atividade nas áreas do marketing e vendas dos mais diversos setores de atividade e que pretendam ter uma perspectiva mais analítica na sua abordagem – data-driven approach.
Departamentos de transformação digital
CRM e analytics
Conhecimento de clientes e geração de leads. Técnicos de departamentos de CRM, planeamento e informação de gestão.
Informação de gestão e planeamento
Departamentos de gestão de clientes
Ao longo do programa, irá aprender a utilizar as principais tecnologias e ferramentas essenciais para atuar no universo do Data Science e apoiar decisões estratégicas nas organizações.
Enquanto auditor financeiro, com os desafios cada vez mais exigentes da profissão, senti necessidade de me munir com capacidades sofisticadas de análise de tratamento de dados. Procurei a Pós-Graduação em Data Science & Business Analytics da Universidade Europeia, em que rapidamente percebi que seria uma enorme mais-valia a nível profissional, dotando-me de hard skills que me colocam numa posição dianteira neste setor. Sinto que fiz a aposta! Data is the new oil!
Miguel Pais
Senior Auditor na Oliveira, Reis & Associados, SROC, Lda.
Alumnus da 2ª Edição da Pós-Graduação em Data Science & Business Analytics
Escolhi a Pós-Graduação em Data Science & Business Analytics da Universidade Europeia, por três razões essenciais: a praticidade do ensino à distância com aulas em horário pós-laboral, a elevada componente prática do curso e a competência e profissionalismo dos docentes. Este curso permitiu-me consolidar conhecimentos e adquirir novas competências em Data Science, como por exemplo, programação em R, Machine Learning e análise de Séries Temporais. Fiquei bastante agradado com a capacidade dos docentes em fazerem a ponte entre a teoria e a aplicação prática das aprendizagens no contexto profissional, o acompanhamento por parte do Gestor Académico e por fim, com a plataforma de apoio ao ensino e alunos. Este foi, sem dúvida, um curso que acrescentou valor, quer pela melhoria da produtividade nas tarefas mais simples, como por exemplo, de manipulação de dados, quer pelo aumento da capacidade de fazer mais e melhor nos projetos dos meus clientes.
Alberto Silva
Managing Partner na Value Proposition
Alumnus da 2ª Edição da Pós-Graduação em Data Science & Business Analytics
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.
Data Science & Business Analytics combina métodos de ciência da computação, estatística e machine learning para recolher, processar e analisar dados, de modo a gerar insights que fundamentam tomadas de decisão estratégicas no contexto empresarial.
Uma pós-graduação neste tema oferece formação avançada em modelação de dados, visualização, machine learning, Big Data, e ferramentas de apoio à decisão, com aplicação prática em casos reais do mercado de trabalho.
A área é crucial: empresas dependem de insights para otimizar processos, inovar produtos, prever tendências, gerir riscos e decidir com base em dados. A demanda por profissionais qualificados em data science e analytics cresce continuamente.
Tendências incluem inteligência artificial explicável (explainable AI), aprendizagem profunda (deep learning), análise de séries temporais, automação de machine learning (AutoML), Analytics em tempo real, e integração de Big Data e cloud computing nos sistemas empresariais.
Deverá dominar linguagens de programação como Python ou R, estatística, machine learning, visualização de dados, gestão de bases de dados (relacionais e não-relacionais), e capacidade de comunicação de resultados e decisões a stakeholders não técnicos.
A pós-graduação reforça a qualificação profissional, abre oportunidades em funções como Data Analyst, Data Scientist, Business Intelligence Manager, ou consultor de analytics; permite progressão em empresas orientadas por dados ou transição para papéis mais estratégicos.
Beneficiam áreas como marketing, finanças, recursos humanos, operações, gestão de produto, consultoria, tecnologia da informação, setores públicos; qualquer função onde decisões estratégicas dependam de análise de dados.
Ao formar para estruturar e interpretar dados, aplicar modelos preditivos e analíticos e transformar dados brutos em insights, permite que gestores e decisores fundamentem estratégias em evidência, reducendo incertezas e melhorando eficiência.
Desafios incluem: tratamento de grandes volumes de dados (big data), garantir qualidade e integridade dos dados, escolher modelos adequados de machine learning, interpretar resultados, lidar com privacidade e ética no uso dos dados, comunicar resultados técnicos a audiências não técnicas.