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Curso
Data Science & Business Analytics

8 Setembro, 2025'25
11 Fevereiro, 2026
€ 365 x 8
Sem juros. Pronto pagamento: 5% de desconto
Seg, Qua e Qui*, 19h-23h
Quinta-feira, quando aplicável.
AI UPGRADE
Porto
Pós-Laboral
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SOBRE O CURSO

O curso 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. São recomendáveis conhecimentos básicos de programação e exposição a linguagens dinâmicas como Python, e SQL.

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

*Quinta-feira, quando aplicável.

O que inclui a formação:

152h
48h
16h
Aulas Práticas e Teóricas 152h
Curso Hands-on
Projeto 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, nota final do curso, certificação DGERT, carimbo e assinatura da coordenação pedagógica 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 no Porto 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. Database 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 Ecosystem

› 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

4. Business Analytics

› Descriptive, predictive and perscriptive analytics

› Analytics as a competitive advantage: success stories

› Analytical techniques besides machine learning:

Linear programming

Heuristics-based optimization

Experimental design

Text Mining

5. Analyzing & Visualizing Data

› Introduction to Information Visualization

› Introduction to Tableau

› The role of visualization in Data Science

› Interactive dashboards in Tableau

6. Exploratory Data Analysis

› Types of data

› Descriptive Statistics

› Techniques and tools

› Visualization

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

› Linear Algebra review

› Probability Theory review

› Supervised Learning

› Unsupervised Learning

› Machine Learning system design

› Machine Learning applications

9. Advanced Machine Learning Models (Deep Learning)

› Deep Neural Networks

› Deep Convolutional Neural Networks

› Practical Deep Learning

› Sequence Models

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.

Pedro Louro

Business Intelligence Manager

Nors Group

Carla Geraldes

PMO Area Manager

LTPlabs

Mariana Pereira

Pedagogical Manager

Departamento Pedagógico

Sérgio Santos

Pedagogical & Front-Desk Assistant

Departamento Pedagógico

Hugo Nogueira

Principal Data Scientist

Hugo Boss Digital Campus

Tomás Araújo

Consultant

LTPlabs

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?

Necessitas de ajuda para 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
Porto
216 Horas
€ 365 x 8
Seg, Qua e Qui*, 19h-23h
Quinta-feira, quando aplicável.

Informação Pessoal


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