Pós-graduação em Data Science

A quantidade de dados gerados pelas organizações tem vindo a crescer e consequentemente a necessidade de pessoas especializadas capazes de retirar valor desses dados. Quando devidamente explorados, permitem suportar decisões estratégicas para o negócio, criação de novos produtos, oferta de serviços mais personalizados entre muito outras potencialidades.  Data Science é por isso uma área transversal a todos o tipos de organizações e a todos os sectores, sendo o seu valor reconhecido pelas vantagens competitivas que potencia.

Esta Pós-Graduação é desenvolvida ao abrigo do protocolo de colaboração entre a Atlântica e a Rumos. Destina-se a todos aqueles que pretendam tirar partido desta nova capacidade estratégica, dotando-os dos conhecimentos necessários para retirar o máximo valor dos dados, dando uma visão detalhada, teórica e prática, de conceitos e metodologias.

Composição

O programa do ciclo de estudos de Pós-Graduação em Data Science (PGDS) é composta por dois ciclos de especialização, Especialização  Data Science Manager e Especialização Data Science Researcher que no seu conjunto permitem aos alunos ficarem com uma visão alargada e detalhada dos conceitos e metodologias subjacentes a esta área emergente.

A Especialização Data Science Manager fornece aos alunos os principais conceitos e ferramentas usadas pelos Data Scientists e os princípios de constituição e orientação de equipas de Data Science para que o resultado do trabalho destas seja bem sucedido. A Especialização Data Science Researcher oferece uma forte base dos princípios necessários para o desenvolvimento de um projeto de Data Science com práticas de aplicação a projetos reais.

Os alunos que concluam o curso com sucesso ficam habilitados a proceder à criação e gestão de equipas de Data Science na organização, a estruturar projetos de Data Science, serem capazes de identificar oportunidades para uso de Data Science dentro das organizações, saberem extrair, processar e explorar dados aplicando métodos estatísticos para retirar mais informação dos dados e serem capazes de criar modelos descritivos e preditivos.

Os alunos vão adquirir na PGDS amplos conhecimentos, teóricos e práticos, para exercer uma carreira que é altamente procurada e valorizada no mercado nacional e internacional.

Diploma de Estudos

Cada módulo formativo tem uma avaliação dos conhecimentos adquiridos que permite a atribuição de um Diploma de Estudos no final do curso a todos os alunos que o terminem com sucesso. A avaliação de conhecimentos é individual, sendo obtida através da participação em trabalhos de grupo e testes.

Os alunos que não conseguirem realizar os testes e trabalhos de determinada unidade curricular nas datas estipuladas, impossibilitando assim a sua avaliação, poderão solicitar a realização de exame de recuperação mediante um custo adicional. Estes exames serão realizados em duas épocas especiais de recuperação, a decorrer no final de cada uma das especializações.

Atribuição de ECTS

No âmbito da parceria com a Atlântica, Escola Universitária de Ciências Empresariais, Saúde, Tecnologias e Engenharia, esta Pós-graduação atribui 25 créditos ECTS (European Credit Transfer System).

Programa

Ciclo de especialização Data Science Manager

• Fundamentos de Ciência de Dados (9 horas: )
  • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
  • por: Manuela Almeida, Data Scientist na Talkdesk
• Gestão de Equipas de Ciência de Dados (9 horas)
  • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
  • por: Ricardo Pereira, Data Scientist, Co-founder na DareData Engineering and Lisbon Data Science Academy
• Gestão do Processo de “Data Mining” (18 horas)
  • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
  • por: Miguel Guedes, Diretor of Consulting na CGI
• Aplicação da Ciência de Dados (18 horas)
  • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
  • por: Rodrigo Veríssimo, Senior Data Scientist na Farfetch

Ciclo de especialização Data Science Researcher

• Programação em Python (27 horas)
  • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
  • por: Luís Silva, Data Scientist na Feedzai
• Metodologia de Recolha de Dados (9 horas)
  • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
  • por: Ricardo Pereira, Data Scientist, Co-founder @ DareData Engineering and Lisbon Data Science Academy
• Metodologia de Pré-Processamento de Dados
  • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
  • por: Carlos Rodrigues, Data Scientist & Big Data Engineer na Marionete
• Inferência Estatística (18 horas)
  • Presencial (no Porto) / Online (outras localidades)
  • por: Pedro Nogueira, Senior Data Scientist na Farfetch
• Análise Exploratória de Dados (18 horas)
  • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
  • por: João Veiga, Data Scientist na Feedzai
• Fundamentos Práticos de “Machine Learning” (18 horas)
  • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
  • por: Filipa Rodrigues, Data Scientist na OutSystems e Coordenadora Científica da Pós-Graduação