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Curso
Data Science & Business Analytics

22 Setembro, 2025'25
18 Fevereiro, 2026
€ 365 x 8
Sem juros. Pronto pagamento: 5% de desconto
Seg*, Ter e Qui, 19h-23h
Segunda-feira, quando aplicável.
AI UPGRADE
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
19h-23h
Qua
Qui
19h-23h
Sex
Sab
Dom

Segunda-feira, quando aplicável.

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 € 365
/ € 2920
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.

Natacha Cabral

Senior Data Analyst

Erakulis

Ângelo Pereira

Lead Data Scientist

NielsenIQ

icon bandeira do brasil

Davi Almeida

Data Strategist

InnoWave

David Issá

Data Scientist
International Trade Centre

Daniela Gonçalves

Financial & HR Director

Departamento Financeiro

Rute Moutinho

Education Director

Departamento Pedagógico

Hugo Santos

Pedagogical Assistant

Departamento Pedagógico

icon bandeira do brasil

Nando Borges

Pedagogical Manager

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?

O que significa segundas-feiras quando aplicável?

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
€ 365 x 8
Seg*, Ter e Qui, 19h-23h
Segunda-feira, quando aplicável.

Informação Pessoal


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