Curso Online · Remote Learning

Data Science & Business Analytics.

Domina o processo prático e analítico da Data Science com Inteligência Artificial e as principais ferramentas. Sais preparado para transformar dados em decisões em equipas de produto, negócio ou consultoria, com exemplos reais desde o primeiro momento.

Ver Programa

Início

22 Set, 2026

Fim

24 Fev, 2027

Duração

200 horas

Investimento

€365 × 8

Horários

Seg, Qua, Qui (ocasional) 19h–23h

Para quem é este curso

Se trabalhas com dados, negócio ou tecnologia.

Para profissionais que querem dominar o processo analítico da Data Science e as suas ferramentas. Recomendam-se conhecimentos básicos de lógica ou programação. O resto, construímos em aula.

Profissionais de Dados

Que querem estruturar a análise de dados com método e medir o impacto no negócio.

Gestão & Negócio

Que querem ler dados, decidir com base em resultados e liderar equipas orientadas a dados.

Tecnologia & Produto

Que querem dominar Python, SQL e visualização, do dado bruto ao insight acionável.

As ferramentas que vais usar

O stack de Data Science e Inteligência Artificial, ponta a ponta.

Mais do que uma lista de apps: as ferramentas que vais usar em aula, organizadas por disciplina, do Python e SQL ao machine learning e à visualização.

1 · Análise & Linguagens

Manipulação, modelação e estatística.

2 · Bases de Dados & SQL

Consultar, transformar e organizar dados.

3 · Visualização & BI

Comunicar resultados e construir dashboards.

4 · Machine Learning & IA

Modelar, prever e automatizar.

O curso em números

Os números falam. Os alumni, também.

200h

horas de formação

módulos do programa

disciplinas de dados

4,1/5

Google · 67 avaliações

"Muitas empresas têm dados, mas poucas sabem transformá-los em decisões. É aí que está o verdadeiro valor da análise de dados."

Rita Dias Lead Generation Specialist · E-GOI inLinkedIn Verified ›

Aula ao vivo · Estúdios EDIT.

Quem te acompanha

Carla Geraldes Especialista em Data Science · LTPlabs PT ›

Bruno Valinhas Senior Data Analyst & Head of Analytics PT ›

Hugo Nogueira Principal Data Scientist PT ›

Os teus tutores

Profissionais no ativo, em aulas 100% ao vivo.

Aprendes com quem trabalha com dados todos os dias. As sessões são em direto, em remoto, com interação em tempo real.

Sessões 100% ao vivo

Em direto e em remoto, não são gravações nem aulas pré-feitas.

Aulas gravadas

Em caso de falta justificada, revês a sessão no portal EDIT Alumni.

Inspire Others by EDIT.

Alumni que passaram pela EDIT.

E hoje aplicam o que aprenderam no dia a dia. Carrega em cada vídeo para ouvir o testemunho.

Seg 19h–23h

Ter

Qua 19h–23h

Qui 19h–23h Ocasional

Sex

Sáb

Dom

Sessões ao vivo · gravadas e disponíveis depois de cada aula.

A quinta-feira é ocasional: há aula à quinta apenas em algumas semanas, conforme o calendário da turma.

O que inclui a formação:

200h

carga horária

módulos práticos

360º

Projeto Digital com marca real

Programa · 12 módulos

Do dado bruto à decisão, etapa a etapa.

Introdução à Data Science

Iniciante

›O que é Data Science e Business Analytics

›O ciclo de vida de um projeto de dados

›Tipos de dados e fontes de dados

›Papéis numa equipa de dados

›GenAI no trabalho com dados

›Pensamento analítico e ética dos dados

Python para Análise de Dados

Iniciante

›Fundamentos de Python e ambiente Jupyter

›Estruturas de dados e controlo de fluxo

›Funções, módulos e boas práticas

›Manipulação de ficheiros e dados

›AI como copiloto de programação

SQL & Bases de Dados

Intermédio

›Modelo relacional e desenho de bases de dados

›Consultas SELECT, filtros e ordenação

›JOINs, agregações e subqueries

›Window functions e CTEs

›Otimização de consultas

›Data warehouses e BigQuery

Manipulação de Dados com pandas

Intermédio

›Series, DataFrames e indexação

›Limpeza e tratamento de dados

›Agregações, group by e pivot

›Merge, join e concatenação

›Datas, séries temporais e categorias

›AI na preparação de dados

Estatística para Data Science

Intermédio

›Estatística descritiva e distribuições

›Probabilidade e amostragem

›Testes de hipóteses e intervalos de confiança

›Correlação e causalidade

›A/B testing aplicado ao negócio

Visualização de Dados

Intermédio

›Princípios de visualização eficaz

›Matplotlib e Seaborn

›Storytelling com dados

›Escolha do gráfico certo

›Dashboards e relatórios

›AI na geração de visualizações

Business Intelligence & Dashboards

Intermédio

›Fundamentos de BI e KPIs

›Power BI e Looker Studio

›Modelos de dados e relações

›Métricas, medidas e DAX

›Dashboards interativos para negócio

›Distribuição e governance de relatórios

Machine Learning Supervisionado

Avançado

›Fundamentos de machine learning

›Regressão linear e logística

›Árvores de decisão e ensembles

›Avaliação e validação de modelos

›Feature engineering

›scikit-learn na prática

Machine Learning Não Supervisionado

Avançado

›Clustering: K-means e hierárquico

›Redução de dimensionalidade (PCA)

›Segmentação de clientes

›Deteção de anomalias

›Sistemas de recomendação

Introdução a Deep Learning & IA

Avançado

›Redes neuronais e TensorFlow

›Processamento de linguagem natural

›Large Language Models no trabalho de dados

›Casos de uso de IA generativa

›Limites e considerações éticas

Data Engineering Essentials

Intermédio

›Pipelines de dados e ETL/ELT

›Automação e orquestração

›APIs e integração de dados

›Cloud e armazenamento de dados

›Qualidade e monitorização de dados

Projeto Final de Data Science

Avançado

›Definição do problema de negócio

›Recolha e preparação dos dados

›Modelação e análise

›Comunicação de resultados

›Pitch final ao painel

Onde trabalham os nossos alumni

5K+ alumni colocados em marcas que recrutam talento digital em Portugal.

in Verificado LinkedIn · Alumni reais ✓

Farfetch

OutSystems

Talkdesk

Feedzai

Unbabel

Sword Health

Bolt

Coverflex

Mercedes-Benz.io

Bosch

Siemens

Microsoft

Google

NOS

MEO

EDP

Galp

Worten

Sonae MC

CTT

Millennium BCP

Accenture

Deloitte Digital

McKinsey & Company

O que sais a saber fazer

No fim do curso, vais conseguir:

✓ Compreender o ciclo de vida e o pensamento analítico em projetos de dados.

✓ Aplicar Python, SQL e pandas na manipulação e análise de dados.

✓ Construir modelos de machine learning e avaliar o seu desempenho.

✓ Comunicar resultados em dashboards e decidir com base em dados.

4,1 67 avaliações Google DGERT Entidade certificada nº 18391 · desde 2011 +2000 alunos por ano +80 formadores no ativo +50 empresas parceiras

Investimento

200 horas, Projeto Final de Data Science, certificação DGERT e aulas no EDIT Alumni Portal.

Incluído na inscrição

✓ 200h de formação: 148h de aulas ao vivo e 52h de Projeto Final de Data Science.

✓ Projeto Final de Data Science: caso de negócio real, do dado bruto ao pitch.

✓ Certificado DGERT, entidade formadora certificada (nº 18391).

✓ Stack de Data Science da aula, do Python e SQL ao machine learning.

✓ Acompanhamento e feedback dos tutores nos teus projetos.

✓ Aulas gravadas disponíveis no EDIT Alumni Portal em caso de falta justificada.

Próxima edição 22 Set 2026

Investimento

€365 ×8

8 mensalidades sem juros · €2920 total · 5% desconto a pronto pagamento

Em dúvida? Fala connosco antes, 15 min, sem compromisso.

Financiamento

Sem análise de crédito e sem sinal inicial

Isento de IVA e dedutível no IRS (Art. 78.ºD)

A tua empresa pode financiar, via Fundo de Compensação do Trabalho

Pagamento seguro

Multibanco Transferência Bancária

Verifica os dados

EDIT, outras escolas ou universidade.

Cada caminho serve um objetivo diferente. Vê, critério a critério, onde é que a EDIT faz sentido para ti, e onde outra via pode ser a melhor escolha.

Ver a comparação completa

EDIT vs outras escolas vs universidade: critério a critério
Critério	Universidade	Outras escolas	EDIT.
Formadores profissionais no ativo
Foco prático, projetos e portfólio
Duração curta e intensiva
Horário pós-laboral ou remoto
Currículo atualizado à era da IA
Certificação DGERT
Avaliação pública verificável
Financiamento 0% de juros, sem banco
Turmas pequenas
Ligação a empresas e ao mercado
Grau académico reconhecido pelo Estado

Como confirmar: avaliação no Google, certificação no registo DGERT nº 18391, formadores em weareedit.io/equipa.

Perguntas frequentes

Ainda com dúvidas?

Quais são os pré-requisitos?

Ter 18 anos ou mais e interesse por dados. Recomendam-se conhecimentos básicos de lógica ou programação, mas não são obrigatórios.

A quem se dirige o curso?

A profissionais de Dados, Gestão, Negócio e Tecnologia que queiram dominar o processo analítico, do dado bruto à decisão.

O curso é ao vivo ou gravado?

É 100% ao vivo, em remoto. Em caso de falta justificada, a gravação da sessão fica disponível no EDIT Alumni Portal.

Em que horário decorre?

Pós-laboral, às segundas, quartas e quintas, das 19h às 23h, de 22 Set 2026 a 24 Fev 2027, com pausa de 21 Dez a 1 Jan.

Recebo certificado?

Sim. A EDIT é entidade formadora certificada DGERT (nº 18391) e recebes certificado digital no final, com carga horária, nota e certificação.

Em que língua é lecionado?

Em português.

Como funciona o pagamento?

O investimento é de €365 ×8 (€2920 no total), em 8 mensalidades sem juros, com 5% de desconto a pronto pagamento.

Artigos da EDIT.

Começa a aprender já hoje.

Antes de o curso começar, mergulha nas ideias da EDIT. sobre dados, inteligência artificial e o que muda no dia a dia de quem trabalha na área.

Marketing

A ferramenta, por si só, não decide

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Design

E se o verdadeiro risco não fosse a IA?

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A Verdadeira Vítima da IA no Marketing de Performance Não Foi Quem Tu Pensas

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Do prompt ao produto: o design já não termina num ficheiro

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Francisco Freitas

Student Admissions Manager

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Próxima edição

Garante o teu lugar.

Remote Learning · 200h · pós-laboral (Seg, Qua, Qui · 19h às 23h) · certificado DGERT · vagas limitadas.

Arranque

22 Setembro 2026

Seg + Qua + Qui · 19h–23h

Conclusão

24 Fevereiro 2027

Pausa letiva 21 Dez a 1 Jan

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Irei partilhar artigos semanais, entrevistas feitas na primeira pessoa com os nossos Tutores e Alumni, Cursos em pré-lançamento e algumas surpresas.

Mas o mais importante, ouvir as vossas opiniões sobre os temas que gostariam de ser abordados neste espaço, nos nossos eventos e em sala de aula.

Founder & CGO

[email protected]

Junta-te a +33.000 profissionais digitais portugueses.
Sem spam. Cancela quando quiseres.

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Do dado bruto à decisão, etapa a etapa.

Introdução à Data Science

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SQL & Bases de Dados

Manipulação de Dados com pandas

Estatística para Data Science

Visualização de Dados

Business Intelligence & Dashboards

Machine Learning Supervisionado

Machine Learning Não Supervisionado

Introdução a Deep Learning & IA

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Projeto Final de Data Science

No fim do curso, vais conseguir:

200 horas, Projeto Final de Data Science, certificação DGERT e aulas no EDIT Alumni Portal.

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