Curso Data Science & Business Analytics

Início

11 Setembro, 2023'23

Fim

16 Fevereiro, 2024

INVESTIMENTO

€ 337.50 x 8

HORÁRIOS

Seg, Qua e Sex, 19h-23h

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

Sex

19h-23h

Sab

Dom

*Sexta-feira quando aplicável.

O curso de Data Science & Business Analytics tambem está disponível no horário de fim-de-semana.

Saber Mais

O que inclui a formação:

152h

48h

16h

Aulas Práticas e Teóricas 152h

Curso Hands-on + Projeto de Curso

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 € 337.50
/ € 2700

Sem juros / Possibilidade aumento de mensalidades

Pagamento a pronto - 5%

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 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

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 Visualisation
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

Projeto

Projeto com dados reais de empresa internacional (unicórnio português)

Workshop Incluído

Este Curso inclui um workshop de 16h à tua escolha

Pedir informação

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.

Tiago Cabo

Machine Learning Engineer

Farfetch

Pedro Louro

Business Intelligence Manager

Nors Group

Pedro Troia

Director of Engineering

Supply Platform and Data Platform at Farfetch

Gonçalo Nogueira

Data Engineer

Mindera

Ver entrevista

Fábio Fernandes

Data Science Manager

Metyis

Ver entrevista

Duarte Gomes

Head of Data Science

JTA: The Data Scientists

Carla Geraldes

Senior Total Rewards Analyst

Farfetch

Renata Assis

Campus & Pedagogical Manager Porto

Departamento Pedagógico

Eva Pinho

Student Admissions & In-Company Manager

Departamento Pedagógico

Ana Febre

Pedagogical Manager

Departamento Pedagógico

Sérgio Santos

Pedagogical & Front-Desk Assistant

Departamento Pedagógico

Ver todos

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.

Sofia Parente é Founder & Digital Analyst and Consultant na Storytellers. Foi aluna dos cursos Digital Marketing & Strategy e Data-Driven Marketing & Analytics na EDIT.Lisboa.

Sofia Parente

Founder & Digital Analyst and Consultant @ Storytellers
Alumni / Digital Marketing & Strategy / Data-Driven Marketing & Analytics

"O papel dos tutores é sempre relevante uma vez que, para além de toda a informação que já está planeada passarem, estão sempre disponíveis para nos ajudar com outro tipo de questões, principalmente problemas que surgem em contexto profissional."

André Carvalho

Head of Digital & Strategy @ Bastarda
Alumni / Digital Marketing & Strategy / Data-Driven Marketing & Analytics

"Com estas áreas, temos a oportunidade de deixar de tomar decisões com base em “eu acho que resulta” para poder compreender de forma efetiva com números e resultados (…) e trazer ainda mais retorno para o negócio das empresas."

Pedro Afonso

Digital Performance Account @ Havas Media Group
Alumni / Data-Driven Marketing & Analytics

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.

Eva Pinho

Student Admissions Manager

Enviar mensagem

Curso / Business

Curso Data Science & Business Analytics

Visão geral

Como aplicar a análise de dados na gestão de negócio.

Objetivos

Admissão

Dirigido a

Requisitos

O que inclui a formação:

Curso certificado pela DGERT

Opções de pagamento

PROGRAMA DO CURSO

Curso Data Science & Business Analytics

1. Data Science Fundamentals

2. Database Fundamentals

3. Big Data Technologies

4. Business Analytics

5. Analyzing & Visualizing Data

6. Exploratory Data Analysis

7. Quantitative & Statistical Analysis and Modeling

8. Machine Learning Models

9. Advanced Machine Learning Models (Deep Learning)

10. Applied Practice

Projeto

Projeto com dados reais de empresa internacional (unicórnio português)

Workshop Incluído

Este Curso inclui um workshop de 16h à tua escolha

FORMAÇÃO IN-COMPANY

Gostavas de realizar este curso na tua empresa com os teus colegas?

Tutores e Equipa pedagógica

Conhece a equipa

Tiago Cabo

Machine Learning Engineer

Farfetch

Pedro Louro

Business Intelligence Manager

Nors Group

Pedro Troia

Director of Engineering

Supply Platform and Data Platform at Farfetch

Gonçalo Nogueira

Data Engineer

Mindera

Fábio Fernandes

Data Science Manager

Metyis

Duarte Gomes

Head of Data Science

JTA: The Data Scientists

Carla Geraldes

Senior Total Rewards Analyst

Farfetch

Renata Assis

Campus & Pedagogical Manager Porto

Departamento Pedagógico

Eva Pinho

Student Admissions & In-Company Manager

Departamento Pedagógico

Ana Febre

Pedagogical Manager

Departamento Pedagógico

Sérgio Santos

Pedagogical & Front-Desk Assistant

Departamento Pedagógico

ALUMNI

Estudar na EDIT.

Sofia Parente é Founder & Digital Analyst and Consultant na Storytellers. Foi aluna dos cursos Digital Marketing & Strategy e Data-Driven Marketing & Analytics na EDIT.Lisboa.

"O papel dos tutores é sempre relevante uma vez que, para além de toda a informação que já está planeada passarem, estão sempre disponíveis para nos ajudar com outro tipo de questões, principalmente problemas que surgem em contexto profissional."

"Com estas áreas, temos a oportunidade de deixar de tomar decisões com base em “eu acho que resulta” para poder compreender de forma efetiva com números e resultados (…) e trazer ainda mais retorno para o negócio das empresas."

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?

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Eva Pinho

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