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

22 Set, 2026

Fim

4 Mar, 2027

Duração

200 horas

Investimento

€365 × 8

Horários

Seg (ocasional), 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.

Perfis Quantitativos

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

Gestão & Negócio

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

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

módulos do programa

tutores no ativo

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 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 Digital Marketing Strategist inLinkedIn Verified ›

Quem te acompanha

Pedro Louro Business Intelligence Manager · Nors Group PT ›

Carla Geraldes PMO Area Manager · LTPlabs PT ›

Hugo Nogueira Principal Data Scientist · Hugo Boss Digital Campus PT ›

Pedro Troia Director of Engineering, Data Platform · Farfetch PT ›

Os teus tutores

Profissionais de dados no ativo, em aulas presenciais no Porto.

Aprendes com quem trabalha com dados todos os dias. As aulas são presenciais, no nosso campus do Porto, com prática ao vivo e acompanhamento próximo.

Aulas presenciais no Porto

No campus EDIT, com prática hands-on e os tutores ao teu lado em sala.

Turmas pequenas

Acompanhamento próximo e interação direta, não é uma aula de massas.

Projeto com dados reais

Trabalhas casos reais e sais com portfólio para mostrar a recrutadores.

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 Ocasional

Ter 19h–23h

Qua

Qui 19h–23h

Sex

Sáb

Dom

Aulas presenciais, no campus EDIT do Porto, três noites por semana.

A segunda-feira é ocasional: há aula à segunda 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 ✓

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:

✓ 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 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?

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?

O pagamento pode ser feito por transferência bancária, com Pronto Pagamento (5% de desconto) ou em 6 ou 8 mensalidades.

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.

Sol, Terra e Luna: como escolher o modelo certo do ChatGPT

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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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Francisco Freitas

Student Admissions Manager

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Próxima edição

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

Arranque

22 Setembro 2026

Seg + Ter + Qui · 19h–23h

Conclusão

4 Março 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.

Data Science & AI Analytics.

Se vens de dados, gestão ou um perfil analítico.

Perfis Quantitativos

Gestão & Negócio

Marketing & Analytics

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

Os números falam. Os alumni, também.

Profissionais de dados no ativo, em aulas presenciais no Porto.

Alumni que passaram pela EDIT.

O que inclui a formação:

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

Demystified: A Historical Perspective

Data Science and Python Fundamentals

Data Storage with AI 1 · Bases de Dados

Data Storage with AI 2 · Big Data

Statistical & Exploratory Analysis

Data Visualization & Conversational BI

Business Analytics & Decision Support

Embedded AI · Machine Learning

Deep Learning & Generative AI

Agentic AI & Automated Analytics Workflows

Responsible AI: Ethics, Risk & Governance

Applied Practice

No fim do curso, vais conseguir:

200 horas, projeto final com dados reais, certificação DGERT e acesso ao EDIT Alumni Portal.

EDIT, outras escolas ou universidade.

Ainda com dúvidas?

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