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Licenciatura em psicologia, admissões…

Admissões:+351 210 200 999
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Campus Quinta do Bom Nome: +351 210 309 900
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Mestrado Online em Ciência de Dados e Análise de Negócios Online

Aprenda a transformar dados em decisões e desenvolva uma carreira numa área com enorme potencial de crescimento.

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Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios - Online

O Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios é um programa inovador, assente numa metodologia de ensino à distancia. Proporciona uma formação avançada, atual e rigorosa, com domínio teórico e prático dos mais recentes avanços na área, conjuntamente com a exploração de aplicações em áreas de negócio, competências cruciais para o mercado de trabalho.

Com um corpo docente de excelência e com extensa experiência e reconhecimento das suas áreas de atuação e especialidade, este programa visa especializar e preparar os estudantes para extrair, combinar e analisar grandes volumes de dados complexos com vista a melhorar a visibilidade da informação, gerar oportunidades e aumentar a vantagem competitiva das organizações.

This degree is lectured only in Portuguese.

Online Português
Início: Outubro 2024 120 ECTS
4 semestres Conferente de grau Faculdade Online

Porquê o Mestrado Online em Ciência de Dados e Análise de Negócios?

Formato 100% online, permitindo uma maior flexibilidade na aquisição de conhecimentos.

Flexibilidade e acompanhamento

Poderás assistir às aulas num formato 100% online e com aulas em direto. Terás ainda ao teu dispor um gestor académico que te acompanhará em todo o teu percurso.

Domínio disciplinar

Dualidade de valências: Competências fornecidas em Ciência de Dados e nas áreas de aplicação à Gestão.

Corpo docente especializado

Corpo docente de excelência e com extensa experiência e reconhecimento das suas áreas de atuação e especialidade

Certificação

Conferência de sólida preparação com vista a certificação junto da DSPA (Data Science Portuguese Association).

Empresas Parceiras

Algumas das empresas que colaboram em seminários, estágios, resolução de casos e problemas práticos reais propostos em sala de aula, em projetos curriculares e concursos de ideias para o mestrado.

Plano de estudos

1º ANO1º SEMESTRE
Unidades CurricularesCréditos
Análise e Visualização de Dados6
Metodologia de Investigação6
Programação para a Ciência de Dados6
Business Fundamentals for Analytics6
Finance for Analytics6
1º ANO2º SEMESTRE
Unidades CurricularesCréditos
Modelos Preditivos6
Bases de Dados & Big Data6
Principles of Business Analytics6
Advanced Topics in Strategic Management6
Advanced Project Management6
2º ANO3º SEMESTRE
Unidades CurricularesCréditos
Optativa I*6
Optativa II*6
Optativa III*6
2º ANO3º e 4º SEMESTRE
Unidades CurricularesCréditos
Dissertação42

*Optativas I, II e III:

Ramo de Especialização em Business Analytics:

  • Optativa I - Applied Business Analytics
  • Optativa II - Applied Market Processes
  • Optativa III - Business Intelligence

Ramo de Especialização em Data Science:

  • Optativa I - Análise Prescritiva
  • Optativa II - Tópicos Avançados em Data Mining
  • Optativa III - Data Manipulation & Machine Learning

A abertura das UC's de especialização está pendente do número de estudantes inscritos.

Coordenação

Fernando Gonçalves

Coordenador do Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios

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.

É pós graduado em Ciências Empresariais pelo ISCTE IUL e licenciado em Economia, ramo de Planeamento e Métodos Quantitativos, pelo ISEG. 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 Tem desenvolvido projetos de investigação internacionais, como: “STRIKE Novel Methods in Computational Finance”, programa Marie Curie da Comissão Europeia e “Analysis of Nonlinear Partial Differential Equations in Mathematical Finance”, programa de cooperação transnacional da Fundação para a Ciência e a Tecnologia.

É o Investigador Principal no projeto de I&D da Universidade Europeia “PDE vs DLN methods for pricing European style financial options A performance comparison” 2024 25 O seu trabalho encontra se publicado em revistas científicas internacionais da especialidade.

É Professor na Universidade Europeia, coordenando a licenciatura, os mestrados e as pós graduações na área de Ciência de Dados

Coordenação

Filipe Ramos

Coordenador do Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios

Doutorado em Gestão, na especialidade de Métodos Quantitativos, pelo ISCTE-Business School. Mestre em Matemática Financeira, pelo ISCTE-Business School/FCUL, mestre em Ensino da Matemática, pela FCT-UNL e licenciado em Matemática (Ensino) pela FCUL. ​

Além da docência de Matemática nos ensinos Básico e Secundário, de Matemática Aplicada em cursos da Via Profissionalizante e de várias unidades curriculares, da área científica da Matemática/Estatística, em instituições de Ensino Superior Públicas (como FCUL, ISEG, FCT-UNL e ISCTE-IUL) e Privadas (Universidade Europeia), foi ainda colaborador/consultor técnico pedagógico no IAVE (antigo GAVE) e coordenador de cursos profissionais e respetivas equipas pedagógicas.​

Atualmente, é Professor na Universidade Europeia e investigador integrado no CEAUL – Centro de Estatística e Aplicações da Universidade de Lisboa.  A sua atividade de investigação centra-se nos domínios da Análise de Dados e da Modelação Matemática, com destaque em: (i) "Time Series Analysis and Forecasting" (com especial aplicada às áreas da Economia, Gestão e Finanças); (ii) Data Analysis/Data Science; (iii) Machine Learning/Deep Learning. É, correntemente, Investigador no projeto de I&D da Universidade Europeia “PDE vs DLN methods for pricing European-style financial options: A performance comparison” (2024-25).

Saídas profissionais

O Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios fornece conhecimento e competências avançadas para um grande espectro de indústrias. O domínio de competências técnicas, como em machine learning e análise preditiva, e a capacidade de as utilizar para obter resultados são muito importantes e muito valorizados.

Após a conclusão do programa, o estudante estará preparado para desempenhar funções como:

  • 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 pela definição da infraestrutura para projetos envolvendo o tratamento de grandes volumes de dados.

  • Machine Learning Engineer | Responsável pela construção, implantação e manutenção de sistemas de aprendizagem automática para tratamento de dados.

  • Data Scientist | Responsável por transformar dados em insights que possam orientar as decisões estratégicas de uma organização, utilizando uma combinação de valências em análise de dados, modelagem estatística e conhecimento de negócios.

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

Agenda uma conversa de esclarecimento com um Admissions Advisor

2

Documentação

Reúne a documentação solicitada no processo de admissão

3

Candidatura

Avança com a formalização da candidatura online.

Certificação e acreditação

Aprovado pela A3ES em 2024-02-19.
Relatório de auto-avaliação da Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios.

Despacho n.º 35/2024, Série II de 2024-02-19 D.R.

*Ciclo de estudos em fase de registo junto da DGES.

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