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Curso Data Science & Business Analytics

24 Setembro, 2024'24
25 Fevereiro, 2025
€ 348 x 8
Sem juros. Pronto pagamento: 5% de desconto
Ter, Qua e Qui, 19h-23h
Quarta-feira quando aplicável
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

Preparar profissionais para a realização de análises visuais e estatísticas de informação e dados, implementação de modelos e algoritmos. Criação de múltiplas formas de visualização de dados e produção de relatórios de todas as nuances da análise. Identificação e resolução de desafios de big data e aplicação de processos de resolução de problemas, modelação e validação.

Admissão

Requer a marcação de uma Sessão de Orientação Pedagógica e Profissional com a nossa equipa.

Dirigido a

Profissionais das áreas de Engenharia, Contabilidade, Economia, Matemática Aplicada ou similares, gestores e profissionais de Marketing Digital, com perfil analítico.

Requisitos

Idade mínima de 18 anos. Formação nas áreas de Engenharia, Economia, Contabilidade, Marketing, Gestão e Matemática Aplicada e/ou experiência profissional em domínio analítico.

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

*Quarta-feira quando aplicável

O que inclui a formação:

152h
48h
16h
Aulas Práticas e Teóricas 152h
Curso Hands-on
Projeto Final 48h
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
1x € 2.644,80
/ € 2.644
Sem juros
*Valor com desconto aplicado de 5% 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. 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

4. 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 (público-alvo, 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?

5. Analyzing & Visualizing Data

  • Introduction to Information Visualisation
  • The role of visualisation in Data Science
  • Good/Bad examples
  • Plotting with python
  • Visualisations (and dashboards) for different audiences
  • Building a dashboard with python

6. Exploratory Data Analysis

  • Types of data
  • Descriptive Statistics
  • Dirty & missing data
  • Cleaning data – techniques and tools
  • Visual exploration

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 Models
  • Supervised Learning: Regression
  • Supervised Learning:
  • Classification
  • Machine Learning: Advanced Concepts
  • Unsupervised Learning

9. Introduction to Neural Networks

  • Introduction to Neural Networks
  • Different Types of Neural Networks
  • Some 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

Roberto Vega

Data Scientist

DareData Engineering

Carla Geraldes

Principal Product Manager

Tlantic

Rute Moutinho

Country Manager - Portugal

Departamento Pedagógico

Lisandra Caires

Pedagogical Manager

Departamento Pedagógico

Diva Azevedo

Student Admissions Manager

Departamento Pedagógico

Natasha Cabral

Senior Digital Analytics Specialist

Devoteam Creative Tech

Ana Pires

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?

Que opções de pagamento oferecem?

O curso é lecionado em que língua?

O que significam as sextas-feiras "Quando aplicável"?

O que é o ISA FJN?

Ajudamos-te a escolher o curso certo

Diva Azevedo

Student Admissions Manager

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Curso / Business
Curso Data Science & Business Analytics

Detalhes
DATAS
Lisboa
216 Horas
€ 348 x 8
Ter, Qua e Qui, 19h-23h
Quarta-feira quando aplicável

Informação Pessoal


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