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Pós-Graduação em Analytics e Data Science Empresarial

Direção
Jorge Manuel Pereira Duque
Co-coordenador
João Miguel Abrantes Alves
Telefone

  • Deliberação A3ES
  • Plano 2022-23
  • Horas de contacto: 264.00
  • Créditos ECTS: 34
  • Requisitos de Graduação: 34
  • Área Científica: Informática e Sistemas de Informação
  • Modo: Presencial
  • Língua: PT
  • Modo: Presencial
  • Língua: PT
Grau: 
(Pós-Graduação)

CalendáriosCalendars

Propinas e Emolumentos Tuition and Fees (2025/2026)

Valores Candidatura

Graduação - Não titulares de grau académico Cidadãos de paises fora da UE
450€
Graduação - Não titulares de grau académico Cidadãos nacionais ou da UE e residentes em Portugal há mais de 2 anos.
60€
Graduação - Titulares de grau académico Cidadãos de paises fora da UE
450€
Graduação - Titulares de grau académico Cidadãos nacionais ou da UE e residentes em Portugal há mais de 2 anos.
60€

Valores Matrícula e Inscrição

Seguro Escolar (ISLA Gaia)
47€
Matrícula/Inscrição /Renovação de inscrição (PG's) (ISLA IPGT)
200€
Propina Total do Curso (ISLA Gaia)
2301.6€

Propinas

Propina Mensal
230.16€

DATAS Limite de candidatura
2026-05-21 (1ª fase)
2026-07-31 (2ª fase)
2026-09-15 (3ª fase)
2026-10-09 (4ª fase)
Início Previsto
2026-10-23 (condicionada a um número mínimo de alunos)
Horário
6ª feira das 19:00 às 23:00 e Sábado das 9:00 às 13:00
Duração
264 Horas
PARCEIROS
Curso elegível para candidatura à bolsa Fundação José Neves
ETACADEMY formacao especializada logo cores

Bolsas de Estudo PRR

Curso Integrado no Programa Impulso, PRR - Plano de Recuperação e Resiliência, com acesso a Bolsa de Estudo.

Saiba mais

  • ApresentaçãoPresentation

    Desenvolvida pelo ISLA Business Academy em colaboração com a Metyis, a Pós-graduação em Analytics e Data Science Empresarial visa disponibilizar uma formação estruturada na área da ciência de dados, com uma sinergia clara entre a teoria e a prática, que permitirá aos participantes desenvolver projetos de Analytics e Data Science.

    O crescimento exponencial do digital proporcionou-nos uma geração ingente de dados. Organizações no setor público e privado têm acesso a grandes quantidades de dados que recolhem de utilizadores, clientes, fornecedores, e até objetos via transações, redes sociais, e internet das coisas, entre outros tornando-se mais eficientes e competitivas quando conseguem extrair informação desses dados para melhorar processos e tomar decisões.

    Num mundo cada vez mais competitivo e digital, as empresas e organizações precisam de profissionais que compreendam os dados, que saibam analisá-los, explorar o seu potencial e convertê-los em insights, para antecipar e responder rapidamente às necessidades do mercado, clientes e outros stakeholders.

    Analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros de dados, são apenas algumas das possibilidades na área da ciência de dados, cada vez mais solicitada no mercado global de trabalho, não só pelo crescimento exponencial dos dados, mas também por ser uma área transversal a vários setores como por exemplo, a banca, a saúde, a indústria, o retalho e o setor público.

    A Pós-Graduação em Analytics e Data Science Empresarial, pretende dotar os seus alunos de conhecimentos chave para o desenvolvimento de modelos, e aplicação de métodos e ferramentas em analítica e ciência de dados, com uma aplicação prática das técnicas de análise de dados e dos algoritmos de machine learning.

    Com um foco no contexto empresarial, este programa tem como objetivo preparar profissionais para criarem valor em qualquer organização através dos domínios.

  • Condições de IngressoAccess Conditions

    Experiência nas áreas de ciência, tecnologia, engenharia, gestão, economia ou qualquer outra área que inclua uma componente matemática.

    Seriação de candidatos baseada no currículo e na motivação para a frequência do curso, acompanhada de uma entrevista efetuada pela coordenação do curso.

  • DestinatáriosRecipients

    • Executivos e gestores que pretendam implementar soluções de Analytics e Data Science que permitam a tomada de decisão baseada em dados, a otimização de processos de negócio e a inovação no seio da sua organização.
    • Quadros de empresas para os quais a análise e gestão de informação é fundamental no decorrer das suas funções.
    • Profissionais com um perfil analítico que pretendam obter uma formação estruturada que lhes permita uma mudança de carreira para a área de Analytics e/ou Data Science.
  • ObjectivosObjectives

    • Desenvolver uma visão sobre as diferentes possibilidades de aplicação de Analytics e Data Science numa organização.
    • Desenvolver as competências necessárias planeamento de um projeto de Analytics/Data Science.
    • Desenvolver as competências necessárias para compreender e analisar um problema de dados, preparar, modelar, avaliar e implementar uma solução.
    • Capacitar os alunos para a utilização de ferramentas de Software em Analytics e Data Science.
  • CompetênciasCompetences

    • Aquisição de competências num programa inovador, desenvolvido por especialistas na área e que se adapta às necessidades de mercado.
    • Metodologia prática, incluindo a análise de casos de estudo, a utilização de ferramentas e o desenvolvimento de um projeto em contexto real.
    • Master classes com especialistas reconhecidos em diferentes setores, visando a partilha de conhecimento sobre projetos reais na área de dados.
    • Oportunidade de estagiar na Metyis com a possibilidade de integração futura nos quadros da empresa.
  • Plano de EstudosStudy Plan

    1º Ano / Tronco comum

    Semestre

    ProgramaECTS
    Algoritmia e Programação em Python2 ECTS
    Big Data Analytics2 ECTS
    Estatística3 ECTS
    Fundamentos de Business Intelligence e Análise de Dados2 ECTS
    Gestão da Qualidade e Análise Exploratória dos Dados2 ECTS
    Governança e Cibersegurança dos Dados2 ECTS
    Introdução a Data Science nas Organizações2 ECTS
    Introdução ao Machine Learning em R4 ECTS
    Machine Learning em Python4 ECTS
    Modelos de Análise e de Visualização de Dados Empresariais2 ECTS
    Organização e Arquiteturas de Dados2 ECTS
    Projeto I2 ECTS
    Projeto II2 ECTS
    Tecnologias de Base de Dados3 ECTS
  • DocentesTeachers
    • Núria Raquel Lobo Amorim Duarte
    • Jorge Manuel Pereira Duque
    • Luís Manuel Correia Osório
    • João Gonçalo Cameira Nogueira
    • Miguel Pedro Rodrigues De Freitas Caldas
    • João Miguel Abrantes Alves
    • António Miguel Arantes Da Silva
    • Jose Alexandre Dias Neto
    • Carlos Jorge Pereira Bessa
    • Fabio Mauro Garces De Freitas
    • Allan Yoshio Suzuki
  • ObservaçõesObservations

    Descontos

    • 15% da propina para antigos alunos ISLA Gaia
    • 10% para alunos das restantes instituições do Grupo Lusófona e Entidades com protocolo
    • 5% pronto pagamento (acumulável com os descontos anteriores)