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Autónoma Academy

Pós-Graduação em Data Science Applied for Business

Pós-Graduação em Data Science Applied for Business

A Pós-Graduação em Data Science Applied for Business da Autónoma Academy é uma formação intensiva concebida para profissionais que desejam aplicar a ciência de dados em contextos empresariais.

Compreenda o ciclo de vida dos dados e implemente soluções de Inteligência Artificial e Data Science com impacto real nos negócios, num formato que privilegia a prática, culminando num projeto final de aplicação real, contando com as parcerias da Claranet e a Associação Portuguesa de Business Intelligence.

Porquê esta Pós-Graduação?

Aplicação a contextos empresariais
Desenvolva competências para aplicar a ciência de dados aos negócios, com uma abordagem atualizada sobre manipulação e exploração de dados, gerando um impacto real nas organizações.

Aprendizagem prática e envolvente
A metodologia pedagógica privilegia métodos ativos, combinando sessões teóricas e práticas, com recurso a estudos de caso, dinâmicas de grupo e exercícios aplicáveis à realidade profissional.

Projeto final de negócio (Capstone)
A formação culmina na resolução de um desafio real de negócio, onde os participantes aplicam as competências técnicas e estratégicas adquiridas num projeto que o prepara para liderar iniciativas nas organizações.

Certificação DSPA incluída
O curso inclui o exame de certificação da Data Science Portuguese Association, nível Foundational. Esta certificação avalia a sua aptidão em áreas como Data Wrangling, Machine Learning, ferramentas de programação e visualização de dados.

Abordagem abrangente em IA e Big Data
Explore de forma estruturada os fundamentos de machine learning, big data e inteligência artificial e gestão de projetos de Data Science.

Formato B-learning com normas DGERT
Beneficie de um modelo de aprendizagem B-learning com sessões online síncronas, estruturado de acordo com as normas da Direção-Geral do Emprego e das Relações do Trabalho e conduzido por formadores certificados e reconhecidos na área.

É esta a Pós-Graduação para si?

Este curso destina-se a profissionais que pretendem aplicar ciência de dados em contextos de negócio. São exigidos como
pré-requisitos conhecimentos básicos de estatística, matemática, noções de programação e interesse em negócios e análise de dados.

É gestor, executivo ou profissional de negócios?A formação é indicada para profissionais de negócios, gestores e executivos que procuram compreender e implementar soluções estratégicas de IA nas suas empresas.

Trabalha como analista de dados?Esta formação é concebida para analistas de dados que pretendem aprofundar as suas competências em ciclo de vida dos dados, desde a manipulação à aplicação prática e avançada de machine learning.

É estudante ou profissional de TI?Ideal para estudantes e profissionais de Tecnologias de Informação que pretendem adquirir ou consolidar conhecimentos técnicos aplicados em big data, análise avançada e gestão de projetos de Data Science.

Objetivos da Pós-Graduação

Aprender a manipular, explorar e realizar análises avançadas de big data para extrair conhecimento valioso.

Compreender e aplicar os fundamentos de machine learning e IA direcionados para o sucesso dos negócios.

Desenvolver e aplicar estratégias sólidas para a implementação e gestão eficaz de projetos de Data Science nas organizações.

Garantir o conhecimento e o cumprimento de normas de ética, privacidade e regulamentações essenciais na manipulação de dados.

Coordenadores

Mário Marques da Silva

Professor Universitário e Diretor do Departamento de Engenharias e de Ciências Computação, bem como investigador do Instituto de Telecomunicações, em Lisboa, Portugal. Concluiu a licenciatura em 1992 e o Mestrado e doutoramento em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores, respetivamente em 1999 e 2005, ambos pelo Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa.
Tem estado envolvido em vários projetos de telecomunicações, designadamente em projetos de investigação 5G e 6G, bem como sobre Internet of Things, Cibersegurança e Redes Blockchain.

Parceiros e Acreditações

Associação Portuguesa de Business Intelligence
Claranet
Data Science Portuguesa Association
Associação Portuguesa de Business Intelligence
Claranet
Data Science Portuguesa Association

Programa

Fundamentals of Data Science for Business

10 horas – 1 ECTS

Data Manipulation and Exploration

20 horas – 4 ECTS

Fundamentals of Machine Learning

20 horas – 4 ECTS

Big Data and Advanced Analysis

14 horas – 3 ECTS

Artificial Intelligence in Business

14 horas – 3 ECTS

Strategies and Management of Data Science Projects

12 horas – 3 ECTS

Ethics, Privacy and Data Regulations

10 horas – 1 ECTS

Capstone Project

20 horas – 6 ECTS

Docentes

Filipa Peleja
Filipa Peleja

Docente

João Curado Silva
João Curado Silva

Docente

Paulo Duque
Paulo Duque

Docente

Ricardo Ferreira
Ricardo Ferreira

Docente

Documentação necessária

  • Original ou cópia autenticada do Certificado de Habilitações (a)
  • Fotografia a cores
  • Curriculum vitae

(a) Habilitações obtidas na Universidade Autónoma não carecem de autenticação. No caso de habilitações obtidas no estrangeiro, para além da autenticação da(s) cópia(s) descrita(s) anteriormente é necessária a autenticação pela Embaixada ou Consulado Português no país de origem da habilitação literária ou pela Apostila da Convenção de Haia. No caso de os documentos não estarem em português, será necessária a tradução dos documentos por tradutor reconhecido pela representação diplomática portuguesa.

A candidatura só será validada mediante pagamento da mesma e entrega (no prazo máximo de 30 dias) de toda a documentação solicitada.

A não entrega dos documentos mencionados invalida a inscrição e impossibilita a frequência do curso.

Apoio à candidatura

Condições de pagamento

Candidatura
150€
Inscrição
100€
Certificado de habilitações
75€
Propina
2000€*

Pagamento faseado em 6 mensalidades ou pronto pagamento com 3,5% de desconto.

*Os antigos alunos da Autónoma beneficiam de 10% de desconto sobre o valor da propina.

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Online · 12 meses · 48 ECTS

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