
Pós - Graduação em Enterprise Data Science & Analytics
Ciclo
Curso de Pós-graduação
Grau
Não atribuido
Coordenador ECTS
Roberto Henriques
Objectivos educativos
A Pós-Graduação em Enterprise Data Science & Analytics destina-se a profissionais que desejem aprofundar os seus conhecimentos nos domínios da ciência dos dados, particularmente em ambientes de aplicação empresarial.
O curso dará a conhecer as metodologias e ferramentas que permitirão transformar dados em informação sobre a qual as empresas poderão assentar informação estratégica, relativamente à entrada em novos mercados, lançamento de novas linhas de produtos ou serviços, otimizar processos, transformar modelos de negócio e, em geral, competir num mercado cada vez mais guiado por decisões fundamentadas em dados.
O curso tem como objetivo específico a formação de técnicos na utilização de metodologias e ferramentas de Big Data e Machine Learning para:
- Exploração e transformação de dados;
- Criação de modelos de dados e visualização de dados;
- Aplicação de métodos estatísticos aos dados;
- Aplicação de metodologias de ciência dos dados;
- Implementação e validação de modelos de Machine Learning;
- Utilização de técnicas de ciência de dados a cenários comuns em ambientes de aplicação empresarial.
Candidaturas - ano letivo 2018/2019
 Para a candidatura ser considerada completa terá de preencher o formulário disponível em Portal de Candidaturas, fazer o upload do Curriculum Vitae, efetuar o pagamento da taxa de candidatura (51 €) no Portal, e submeter a candidatura no final, até 5 de julho de 2018. O processo de seleção dos alunos baseia-se na análise do currículo académico e profissional.
Condições de acesso
Os requisitos para poder efetuar a candidatura são: licenciatura em área compatível (concluída até fevereiro de 2019); Análise ao currículo académico e profissional do candidato.
Requisitos para obtenção do grau ou diploma
Acesso a outros cursos
Para a atribuição do diploma de pós-graduação em Enterprise Data Science & Analytics, os alunos têm que realizar 8 unidades curriculares (60 ECTS).
Regras de avaliação
Estrutura
| 1º ano - semestre Outono | ||
| Código | Nome | Créditos | 
| 400083 | Analyzing Big Data | 7.5 | 
| 400084 | Managing Relational and Nom-Relational Data | 7.5 | 
| 400085 | Big Data in Cloud Platforms | 7.5 | 
| 400086 | Enterprise Data Science Bootcamp | 7.5 | 
| 1º ano - semestre Primavera | ||
| Código | Nome | Créditos | 
| 400087 | Analyzing and Visualizing Data | 7.5 | 
| 400088 | Data Science and Machine Learning | 7.5 | 
| 400089 | Statistics for Enterprise Data Analysis | 7.5 | 
| 400090 | Programming for Data Science | 7.5 | 
