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Curso
Data Science & Business Analytics

17 Março, 2025'25
14 Julho, 2025
€ 348 x 8
Sem juros. Pronto pagamento: 5% de desconto
Seg, Qua e Qui, 19h-23h
Lisboa
Pós-Laboral
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SOBRE O CURSO

O curso de Data Science & Business Analytics dá-te o conhecimento para a recolha, tratamento e análise de dados, potenciando a sua aplicação e utilização estratégica na gestão de negócio.

O programa do curso é composto por aulas teóricas e práticas, que incluem o desenvolvimento de projectos, workshops temáticos e a presença e contributo de vários profissionais convidados que vão partilhar as suas experiências e desafios

Visão geral

Como aplicar a análise de dados na gestão de negócio.

Objetivos

Com esta formação, os alunos serão capazes de recolher, extrair, consultar, limpar, e agregar dados para análise. Irão saber realizar análises visuais e estatísticas de dados e implementar modelos e algoritmos usando as ferramentas associadas, como por exemplo Python. Serão igualmente capazes de construir e implementar modelos e algoritmos, criar e partilhar diversas formas de visualização de dados, bem como criar relatórios claros de todas as nuances da análise. Outro dos objetivos do curso passa por saberem identificar Big data problems e resolver esses desafios, e também aplicar processos de solução de problemas, modeling e validação.

Admissão

Idade Mínima 18 anos Formação nas áreas de Engenharia, Economia, Contabilidade, Marketing, Gestão e Matemática Aplicada e/ou Experiência profissional em domínio analítico. Marcação de uma SOPP gratuita com um student Admissions Manager.

Dirigido a

Este curso intensivo é indicado para Data Analysts, pessoas com background quantitativo como engenheiros (informáticos, eletrotécnicos; civis...), perfis com background/experiência nas áreas de Economia, Gestão; Contabilidade (ou similares) e Matemática Aplicada. Também poderá ser dirigido a Managers, Sales Managers, Digital Marketeers ou newbies, com o domínio analítico como fator obrigatório.

Seg
19h-23h
Ter
Qua
19h-23h
Qui
19h-23h
Sex
Sab
Dom

O que inclui a formação:

156h
44h
16h
Aulas Práticas e Teóricas 156h
Curso Hands-on
Projeto Final 44h
Projeto com dados reais (unicórnio português)
Workshop 16h
Workshop à escolha incluído
Total 216h
Carga horária total da formação

Curso certificado pela DGERT

A certificação é entregue aos alunos em formato digital. Inclui a carga horária, modular e total, do curso temáticas, notas finais de cada módulo e média final do curso, certificação DGERT, carimbo e assinatura da coordenação pedagógica do programa ou administração da escola.

Opções de pagamento

Mensalidades
8x € 348
/ € 2784
Sem juros
5% desconto a pronto pagamento.
Financiamento ISA

Só pagarás após a inserção no mercado de trabalho através de um financiamento ISA – Income Share Agreement com a Fundação José Neves. Fala connosco para saberes mais!

PROGRAMA DO CURSO

Curso
Data Science & Business Analytics

No curso de Data Science & Business Analytics vamos dar-te o conhecimento necessário para a análise e tratamento de dados, um ponto fundamental para as estratégias de negócio e tomadas de decisão das organizações.

1. Data Science Fundamentals

› Data Science Definition /Applications

› Data Mining main branches/techniques

› Python Fundamentals – Key concepts

› Data Understanding

› Data loading and cleansing, Plotting, Feature extraction

2. Databases Fundamentals

› Database concept

› Datawarehouse concept

› Relational and non-relational

› Major providers

› Architecture, Models, Definition

› Types of Data Models

› Fact and Dimension tables, Keys

› Star and Snowflake schema

› SQL Fundamentals, Key concepts

3. Exploratory Data Analysis

› Types of data

› Descriptive Statistics

› Dirty & missing Data

› Cleaning Data Techniques and tools

› Visual Exploration

4. Analysing & Visualizing Data.

› Introduction to Information Visualization

› The role of visualisation in data science

› Good/bad examples

› Plotting with python

› Visualisations (and dashboards) for different audiences

› Building a dashboard with python

5. Business Analytics

› Business Analytics

› Introdução ao Google Analytics – overview do software

› Diferentes soluções/ferramentas de Web Analytics para além do Google Analytics

› Perspetivas de métricas e dimensões (KPIs técnicos, quantitativos e qualitativos)

› Objetivos e KPI’s (O que são? Para que servem? Exemplos de utilização)

› Account e Tracking Code – o que é e onde encontrar, como criar e instalar

› Análise dos vários painéis (públicoalvo, aquisição, comportamento, conversões e real- time)

› Relatórios personalizados

› Dashboards (com Data Studio)

› Funis de conversão: O que são? Qual a sua importância? Otimização de um funil de conversão

› Perceber para onde fogem as visitas? Porquê? Como evitar?

› Segmentos avançados. Qual a utilidade? Como se criam?

› UTMS – o que são? Para que servem?

6. Big Data Technologies

› Big Data Ecossystem

› Introduction to Big Data

› Defining a Big Data Cluster

› Distributed Query SQL Query Engine

› Distributed Data Processing

› Distributed Processing with Spark

› Data Pipelines

› Data Integration Tools

› Workflow Concepts

› Building a Data Pipeline

7. Quantitative & Statistical Analysis and Modeling

› Quantitative Data Definition

› Types of Quantitative Data

› Collection Methods

› Analysis Methods

› Steps to conduct Quantitative Data Analysis

› Quantitative Data Examples

› Advantages & Disadvantages of Quantitative Data

› Differences between Quantitative and Qualitative Data

8. Machine Learning Models

› Introduction to Machine Learning

› ModelsSupervised Learning:

› RegressionSupervised Learning: Classification

› Machine Learning: Advanced Concepts

› Unsupervised Learning

9. Introduction to Networks

› Introduction to Neural

› NetworksDifferent Types of Neural

› NetworksSome Selected Examples

10. Applied Practice

› Identify a problem

› Obtain the data

› Understand the data

› Prepare, clean, and format the data

› Analyze the data

› Create visualizations or a dashboard to display insights both numerically and graphically.

› Present high level insights and the resulting actions to key stakeholders.


Tutores e Equipa pedagógica

Conhece a equipa

Cada tutor do curso está disponível para orientar o desenvolvimento das tuas competências e esclarecer as tuas dúvidas. Fica a conhecer os tutores e os elementos da equipa pedagógica que te vão acompanhar.

Ângelo Pereira

Lead Data Scientist

Nielsen

Rute Moutinho

Country Manager - Portugal

Departamento Pedagógico

Natasha Cabral

Senior Digital Analytics Specialist

Devoteam Creative Tech

Juliana Aires

Pedagogical Manager

Departamento Pedagógico

Helena Miranda

Data & CRM Manager - Health, Wellness & Beauty

Sonae MC

Rita Colaço

Pedagogical Manager

Departamento Pedagógico

Daniela Gonçalves

Financial & Administrative Manager

Departamento Contabilidade

Hugo Santos

Pedagogical Assistant

Departamento Pedagógico

ALUMNI

Estudar na EDIT.

Todos os anos, mais de mil alunos escolhem a EDIT. para investir no seu futuro. Conhece alguns dos nossos ex-alunos e fica a saber como é a formação na EDIT.

Perguntas frequentes

Existem pré-requisitos para este curso?

Este curso é certificado?

Necessito de levar um portátil?

Que opções de pagamento oferecem?

O curso é lecionado em que língua?

O que é o ISA FJN?

Necessitas de ajuda a escolher o curso certo? Envia-me uma mensagem ou utiliza o chat.

Francisco Freitas

Student Admissions Manager

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Curso / Business
Curso
Data Science & Business Analytics

Detalhes
DATAS
Lisboa
216 Horas
€ 348 x 8
Seg, Qua e Qui, 19h-23h

Informação Pessoal


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