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-20% Candidate-se até dia 31 de março e usufrua da Bolsa de Apoio ao Estudo.
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 | Lecionado em Português | Início: Junho 2025 | 8 meses / 1 vez por semana, 18 ECTS | Faculdade Online |
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 a Pós-Graduação:
| Módulos | Unidades de Ensino | Docentes |
|---|---|---|
| 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 | 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 supervisionada - Princípios matemáticos e computacionais Algoritmos de aprendizagem supervisionada - Aplicações Algoritmos de aprendizagem não supervisionada - Princípios matemáticos e computacionais Algoritmos de aprendizagem não supervisionada - Aplicações | Filipe Ramos Didier Lopes Diogo Ribeiro Santos |
| Data Analytics nas Organizações | Data Analytics nas Organizações: prespectivas e desafios futuros O Impacto do Data Analytics nas Organizações Data Analytics nos Mercados Financeiros Modelos de Machine Learning na tomada de decisão: Explicabilidade, Interpretabilidade e Ética Generative AI | Filipe Ramos Luís Almeida Didier Lopes Ricardo Galante Artur Agostinho |
Fernando Gonçalves
Coordenador
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.
Filipe Ramos
Coordenador
Doutorado em Gestão, na especialidade de Métodos Quantitativos, pelo ISCTE-Business School. 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.
Diogo Ribeiro Santos
Coordenador
É doutorado em Gestão pela Universidade Europeia. Foi CEO na Sixt Rent-a-Car Portugal, e administrador financeiro na Insight Venture – Sociedade de Capital de Risco e na Navalrocha – Sociedade de Construção e Reparação Navais, SA. Ainda anteriormente, exerceu as funções de adjunto do Ministro da Defesa Nacional, de diretor do Departamento de Assuntos Jurídicos do Ministério da Defesa Nacional e de vice-presidente do Instituto Português de Apoio ao Desenvolvimento (IPAD).
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 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.