Pós-graduação em Data Science (PGDS)

Esta Pós-Graduação é desenvolvida ao abrigo do protocolo de colaboração entre a Rumos e a Atlântica. Destina-se a todos aqueles que pretendam tirar partido desta nova capacidade estratégica, dotando-os dos conhecimentos necessários para retirar o máximo valor dos dados, dando uma visão detalhada, teórica e prática, de conceitos e metodologias.

A quantidade de dados gerados pelas organizações tem vindo a crescer e consequentemente a necessidade de pessoas especializadas capazes de retirar valor desses dados. Quando devidamente explorados, permitem suportar decisões estratégicas para o negócio, criação de novos produtos, oferta de serviços mais personalizados entre muito outras potencialidades. Data Science é por isso uma área transversal a todos o tipos de organizações e a todos os sectores, sendo o seu valor reconhecido pelas vantagens competitivas que potencia.

O programa do ciclo de estudos de Pós-Graduação em Data Science (PGDS) é composta por dois ciclos de especialização, Especialização  Data Science Manager e Especialização Data Science Researcher que no seu conjunto permitem aos alunos ficarem com uma visão alargada e detalhada dos conceitos e metodologias subjacentes a esta área emergente.

A Especialização Data Science Manager fornece aos alunos os principais conceitos e ferramentas usadas pelos Data Scientists e os princípios de constituição e orientação de equipas de Data Science para que o resultado do trabalho destas seja bem sucedido. A Especialização Data Science Researcher oferece uma forte base dos princípios necessários para o desenvolvimento de um projeto de Data Science com práticas de aplicação a projetos reais.

Os alunos que concluam o curso com sucesso ficam habilitados a proceder à criação e gestão de equipas de Data Science na organização, a estruturar projetos de Data Science, serem capazes de identificar oportunidades para uso de Data Science dentro das organizações, saberem extrair, processar e explorar dados aplicando métodos estatísticos para retirar mais informação dos dados e serem capazes de criar modelos descritivos e preditivos.

Os alunos vão adquirir na PGDS amplos conhecimentos, teóricos e práticos, para exercer uma carreira que é altamente procurada e valorizada no mercado nacional e internacional.

Ciclo de especialização Data Science Manager

• Fundamentos de Ciência de Dados (9 horas)
  • por: Manuela Almeida, Data Scientist na Talkdesk
• Gestão de Equipas de Ciência de Dados (9 horas)
  • por: Miguel Guedes, Diretor of Consulting na CGI
• Gestão do Processo de “Data Mining” (18 horas)
  • por: Rui Machado, Manager of BI and Big Data na Jumia
• Aplicação da Ciência de Dados (18 horas)
  • por: Filipa Peleja, Data Scientist na Vodafone Portugal

Ciclo de especialização Data Science Researcher

• Programação em Python (27 horas)
  • por: Luís Silva, Data Scientist na Feedzai
• Metodologia de Recolha de Dados (9 horas)
  • por: Ricardo Pereira, Data Scientist e Co-founder na DareData Engineering i
• Metodologia de Pré-Processamento de Dados
  • por: Carlos Rodrigues, Data Scientist & Big Data Engineer na Marionete
• Inferência Estatística (18 horas)
  • por: Luís Baía, Data Scientist na Farfetch
• Análise Exploratória de Dados (18 horas)
  • por: Hugo Lopes, Data Scientist e Senior Software Engineer na Crowd Process
• Fundamentos Práticos de “Machine Learning” (18 horas)
  • por: Daniel Ferrari, Data Scientist na Talkdesk

As candidaturas à Pós-graduação em Data Science estão abertas a:

• Todos os que tenham um grau académico de licenciatura ou superior nas áreas científicas;
• Todos os profissionais com ou sem grau académico, cuja experiência seja considerada adequada para que o aluno tenha sucesso no curso e as turmas resultem homogéneas.

A seleção será sempre feita mediante análise curricular pela Coordenação Científica do curso, que pode chamar o candidato a uma entrevista presencial. Em qualquer dos casos, a decisão será sempre fundamentada e apresentada por escrito ao candidato.

Adicionalmente, os alunos deverão ter:

• Conhecimentos básicos de Matemática e Estatística;
• Conhecimentos básicos de utilização de uma qualquer linguagem de programação;
• Bom nível de capacidade de leitura em língua inglesa.