Early Bird 15%·-15% nos cursos de março a julho de 2027, online e no Porto·Desconto até 30 de novembro Ver cursos
Entidade Formadora Certificada, DGERT nº 18391 ↗
Curso Presencial · Porto

Data Science & AI Analytics.

Domina a recolha, o tratamento e a análise de dados para apoiar decisões de negócio. Integras conceitos de Inteligência Artificial e sais preparado com projetos reais, das bases de dados à IA aplicada.

Ver Programa
Início Edição de março a julho de 2027. O dia exato de arranque será anunciado.
Março 2027
Fim
Julho 2027
Duração
200 horas
Investimento Early Bird -15% até 30 de novembro, já refletido neste preço. Paga em 6 a 8 vezes, sem juros. Pagamento a pronto tem mais 5% de desconto, acumulável com o Early Bird. Formação isenta de IVA e dedutível em sede de IRS.Paga em 6 a 8 vezes, sem juros. Pagamento a pronto tem -5%. Formação isenta de IVA e dedutível em sede de IRS.
€365 €310,25 × 8€365 × 8
Horários Aulas presenciais no campus do Porto, das 19h às 23h.
Seg, Ter, Qui · 19h–23h
Para quem é este curso

Se vens de dados, gestão ou um perfil analítico.

Para perfis quantitativos, gestão e marketing com veia analítica. Recomendam-se conhecimentos básicos de programação e exposição a Python ou SQL. O resto, construímos em aula.

01

Perfis Quantitativos

Engenharia, Economia, Contabilidade ou Matemática Aplicada que querem trabalhar com dados a sério.

02

Gestão & Negócio

Gestores e decisores que querem ler dados e decidir com base em analytics, não em intuição.

03

Marketing & Analytics

Profissionais de Marketing Digital com perfil analítico que querem dominar dados e IA aplicada.

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, dos dados e analytics à IA aplicada.

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
12
módulos do programa
4,1/5
Google · 67 avaliações

"Muitas empresas ainda olham para o Marketing Digital como um custo, quando na realidade é um investimento essencial para crescer."

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

"O projeto 360º Digital Campaign é a cereja no topo do bolo: aplicamos tudo o que aprendemos numa campanha real, em equipa."

Joska Scekic Joska Scekic Digital Marketing Strategist inLinkedIn Verified ›
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 19h–23h
Qua
Qui 19h–23h
Sex
Sáb
Dom
Aulas presenciais, no campus EDIT do Porto, três noites por semana.

O que inclui a formação:

200h
carga horária
12
módulos práticos
360º
Projeto Digital com marca real
Programa · 12 módulos

Dos fundamentos de dados à IA aplicada, módulo a módulo.

01

Demystified: A Historical Perspective

Iniciante
›Definição e aplicações de Data Science: evolução e estado atual
›O ecossistema atual: ML clássico, LLMs e sistemas com agentes
›Data Mining: principais ramos e técnicas
›Da estatística clássica à era da IA generativa
›Casos de uso e impacto no negócio
02

Data Science and Python Fundamentals

Iniciante
›Python: variáveis, estruturas, funções e bibliotecas centrais
›Carregamento e limpeza de dados com Pandas
›Feature extraction e visualização exploratória inicial
›AI-assisted coding: GitHub Copilot e Claude
›Boas práticas e ambientes de trabalho
03

Data Storage with AI 1 · Bases de Dados

Intermédio
›Modelo relacional e fundamentos de SQL
›Queries, joins e agregações
›Modelação e normalização de dados
›AI para gerar e otimizar queries
›Integração de dados em projetos reais
04

Data Storage with AI 2 · Big Data

Intermédio
›Arquiteturas de big data: data lakes e warehouses
›Processamento distribuído de grandes volumes
›Pipelines de dados na cloud
›Formatos e armazenamento eficiente
›IA aplicada à engenharia de dados
05

Statistical & Exploratory Analysis

Intermédio
›Tipos de dados: numéricos, categóricos, temporais, textuais
›Estatística descritiva: médias, variância, correlações
›Dados sujos e em falta: diagnóstico e tratamento
›Limpeza: imputação, normalização, encoding
›EDA visual, Pandas Profiling e prompting com LLMs
06

Data Visualization & Conversational BI

Intermédio
›Fundamentos de Information Visualization
›Explorar vs. comunicar: princípios de Tufte e Cairo
›Plotting com Matplotlib, Seaborn e Plotly
›Dashboards interativos com Streamlit ou Dash
›Data storytelling com LLMs: Power BI Copilot e Tableau Pulse
07

Business Analytics & Decision Support

Avançado
›Tipos de analytics e maturidade analítica
›Da pergunta de negócio ao modelo
›KPIs, OKRs e design de métricas
›Forecasting, séries temporais e simulação de cenários
›Customer analytics: segmentação, churn e LTV
08

Embedded AI · Machine Learning

Avançado
›Paradigmas e terminologia de Machine Learning
›Regressão e classificação: dos lineares a XGBoost
›Feature engineering, overfitting e validação cruzada
›Hyperparameter tuning: Grid Search e Optuna
›Unsupervised: K-Means, DBSCAN, PCA; pipelines ML + LLMs
09

Deep Learning & Generative AI

Avançado
›Redes neuronais: arquitectura, activações, backpropagation
›Arquitectura Transformer: atenção, encoder, decoder
›Como funcionam os LLMs: pré-treino, fine-tuning, RLHF
›Prompting avançado e RAG: embeddings e pesquisa semântica
›Modelos multimodais; avaliação e limitações
10

Agentic AI & Automated Analytics Workflows

Avançado
›O que são agentes de AI: componentes e taxonomia
›LLM vs. RAG vs. sistemas agênticos
›Frameworks: LangChain, CrewAI, AutoGen
›Agentic analytics: EDA, relatórios e monitorização automáticos
›Vibe coding, segurança e governança de agentes
11

Responsible AI: Ethics, Risk & Governance

Avançado
›Viés nos dados e nos modelos: origens e consequências
›Fairness, accountability e transparência
›Privacidade, RGPD e EU AI Act na prática
›Explicabilidade (XAI) e os seus limites
›AI Risk Assessment e o papel do profissional responsável
12

Applied Practice

Projeto
›Projeto final com dados reais, ponta a ponta
›Do problema de negócio à solução analítica
›Modelação, validação e visualização
›Storytelling e apresentação de resultados
›Mentoria contínua dos tutores
Onde trabalham os nossos alumni
5K+ alumni colocados em marcas que recrutam talento digital em Portugal.
in Verificado LinkedIn · Alumni reais ✓
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Talkdesk
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Unbabel
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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:

✓ Recolher, limpar e preparar dados para análise com Python e Pandas.
✓ Construir e avaliar modelos de machine learning para problemas reais.
✓ Criar visualizações e dashboards que comunicam decisões de negócio.
✓ Aplicar IA generativa e agentes a fluxos de analytics, com responsabilidade.
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 com dados reais, certificação DGERT e acesso ao EDIT Alumni Portal.

Incluído na inscrição
✓ 200h de formação: 160h de aulas práticas e teóricas e 40h de projeto com dados reais.
✓ Projeto final com dados reais, do problema de negócio à solução analítica.
✓ Certificado DGERT, entidade formadora certificada (nº 18391).
✓ Sessão de Orientação Pedagógica e Profissional antes do arranque.
✓ Acesso ao EDIT Alumni Portal e à comunidade de antigos alunos.
Próxima edição Março 2027
Early Bird 15% de desconto termina em
Investimento
Early Bird -15%
€365 €310,25 ×8
8 mensalidades sem juros · €2.482 total (em vez de €2.920) · mais 5% a pronto pagamento
€365 ×8
8 mensalidades sem juros · €2.920 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?

Existem pré-requisitos para este curso?
É indicado para Data Analysts e perfis com background quantitativo (Engenharia, Economia, Gestão, Contabilidade ou Matemática Aplicada), bem como managers, sales managers ou digital marketeers com perfil analítico. São recomendáveis conhecimentos básicos de programação e alguma exposição a Python e SQL.
Este curso é certificado?
Sim. A certificação é entregue após a conclusão da formação, em formato digital, e inclui a carga horária (modular e total), nota final do curso, certificação DGERT, carimbo e assinatura da coordenação pedagógica.
Que opções de pagamento oferecem?
Com o Early Bird de 15%, válido para inscrições até 30 de novembro de 2026, o investimento na edição de março a julho de 2027 fica em €310,25 ×8, num total de €2.482 (em vez de €2.920). O pagamento pode ser feito por transferência bancária, em 6 ou 8 mensalidades sem juros, ou com Pronto Pagamento, que tem mais 5% de desconto acumulável com o Early Bird, num total de €2.357,90. A partir de 1 de dezembro, o investimento é de €2.920, com 5% de desconto em Pronto Pagamento.
Em que horário decorre?
Pós-laboral, presencial no campus do Porto, às segundas, terças e quintas, das 19h às 23h. A próxima edição decorre de março a julho de 2027, com o dia exato de arranque a anunciar.
O curso é lecionado em que língua?
Todas as formações lecionadas pela EDIT. são em língua portuguesa, pelo que é necessário o entendimento da língua para acompanhar as aulas.
Artigos da EDIT.

Começa a aprender já hoje.

Antes de o curso começar, mergulha nas ideias da EDIT. sobre Data Science, IA e o que muda no dia a dia de quem trabalha na área.

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Presencial · Porto · 200h · pós-laboral (Seg, Ter, Qui · 19h às 23h) · certificado DGERT · vagas limitadas.

Arranque
Março 2027
Seg + Ter + Qui · 19h–23h
Conclusão
Julho 2027
Presencial · campus do Porto
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