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Pós-graduação em Data Science (PGDS)

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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.

Esta Pós-Graduação é desenvolvida ao abrigo do protocolo de colaboração entre a Atlântica e a Rumos. 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 Pós-Graduação em Data Science já alavancou a minha carreira.
Os pontos positivos da formação são, sem dúvida: a experiência por parte do corpo docente; Um plano curricular muito completo, dividido em duas partes – uma primeira parte mais teórica e uma segunda parte totalmente prática em research e programação; o apoio dado pela Rumos ao longo de toda a formação e as instalações.

Pedro Fernandes, AI Project Expert @ BNP Paribas, formando da 1ª Edição

Condições da Campanha:

  • 10% de desconto, para as inscrições formalizadas até 31 de agosto;
  • Válido em todas as edições das Academias e Pós-Graduações a iniciar até 31 de dezembro de 2021;
  • Válido para inscrições a título particular;
  • Não acumulável com outros descontos ou promoções em vigor.

 

Composição

O programa do ciclo de estudos de Pós-Graduação em Data Science (PGDS) é composta por dois ciclos de especialização, Especialização Data Science Foundations e Especialização Applied Data Science 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 Foundations fornece aos alunos os principais conceitos e ferramentas fundamentais usadas pelos Data Scientists. A Especialização Applied Data Science 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.

Diploma de Estudos

Cada módulo formativo tem uma avaliação dos conhecimentos adquiridos que permite a atribuição de um Diploma de Estudos no final do curso a todos os alunos que o terminem com sucesso. A avaliação de conhecimentos é individual, sendo obtida através da participação em trabalhos de grupo e testes.

Os alunos que não conseguirem realizar os testes e trabalhos de determinada unidade curricular nas datas estipuladas, impossibilitando assim a sua avaliação, poderão solicitar a realização de exame de recuperação mediante um custo adicional. Estes exames serão realizados em duas épocas especiais de recuperação, a decorrer no final de cada uma das especializações.

Atribuição de ECTS

No âmbito da parceria com a Atlântica, Escola Universitária de Ciências Empresariais, Saúde, Tecnologias e Engenharia, esta Pós-graduação atribui 25 créditos ECTS (European Credit Transfer System).

Coordenação Científica

Filipa Rodrigues

Data Scientist @ OutSystems

Corpo Docente

Manuela Almeida

Associate Product Manager @ Talkdesk

Miguel Guedes

Diretor of Consulting @ CGI

Rodrigo Veríssimo

Senior Data Scientist @ Farfetch

Inês Rosete

Research Scientist @ Nimble Portal

Luís Silva

AI Engineer @ OutSystems

Ricardo Pereira

Co-founder e Data Scientist @ Thorly Education

Carlos Rodrigues

Data Scientist @ Siemens

João Veiga

Data Scientist @ Feedzai

João Nadkarni

AI Engineer @ OutSystems

 

Investimento

  • Inscrição: 150€
  • Propina total: 3.500€

A estes valores acresce IVA à taxa legal. Oferta especial do valor do I.V.A. a particulares e estudantes.

Condições de pagamento:

  • Pagamento Faseado: A propina total pode ser liquidada em 8 propinas mensais.
  • Pronto-pagamento: 5% desconto no valor da propina total.

Para mais informações sobre condições de pagamento, contacte-nos.

 

 

Cursos relacionados

Destinatários

A Pós-Graduação em Data Science destina-se a todos aqueles que queiram adquirir conhecimentos que lhes permitam tirar partido desta nova capacidade estratégica, dotando-os dos conhecimentos necessários para conseguirem retirar o máximo valor dos dados e com isso aportarem valor competitivo para as organizações, nomeadamente profissionais que desempenhem funções diretas de tomada de decisão ou que intervenham em processos de análise de dados para a tomada de decisão sobre os negócios da organização.

Pré-requisitos

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.

Objetivos

  • Estruturação de um Projecto de Data Science
  • Capacidade de identificar oportunidades para uso de Data Science dentro da Organização
  • Extracção, pre-processamento e exploração de dados
  • Aplicação de métodos estatísticos para retirar mais informação dos dados
  • Criação de modelos descritivos e preditivos
  • Conhecimentos de Python

Metodologia

A Pós-graduação em Data Science pode ser ministrada:

A Pós-Graduação é constituída por dez módulos formativos que se enquadram em sequência lógica dentro dos dois ciclos de Especialização:

A metodologia pedagógica está focada no saber fazer, pelo que os conceitos e teoria de base são fortemente explorados em treino orientado para a colocação dos conhecimentos em prática.

Os alunos devem ter em conta que para além da exigência das aulas há a exigência de estudo adicional e de desenvolvimento de trabalhos práticos que permitam um cabal desenvolvimento do saber fazer nesta área de conhecimento.

Programa

Ciclo de especialização Data Science Foundations

  • Fundamentos de Ciência de Dados (9 horas)
    • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
    • por: Manuela Almeida, Data Scientist na Talkdesk
  • Gestão do Processo de “Data Mining” (18 horas)
    • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
    • por: Miguel Guedes, Diretor of Consulting na CGI
  • Aplicação da Ciência de Dados (18 horas)
    • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
    • por: Rodrigo Veríssimo, Senior Data Scientist na Farfetch
  • Inferência Estatística (18 horas)
    • Presencial (no Porto) / Online (outras localidades)
    • por: Inês Rosete, Research Scientist na Nimble Portal
  • Programação em Python (27 horas)
    • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
    • por: Luís Silva, AI Engineer na OutSystems

Ciclo de especialização Applied Data Science

  • Metodologia de Recolha de Dados (9 horas)
    • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
    • por: Ricardo Pereira, Co-founder e Data Scientist na Thorly Education
  • Metodologia de Pré-Processamento de Dados
    • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
    • por: Carlos Rodrigues, Data Scientist na Siemens
  • Análise Exploratória de Dados (18 horas)
    • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
    • por: João Veiga, Data Scientist na Feedzai
  • Fundamentos Práticos de Machine Learning (18 horas)
    • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
    • por: Filipa Rodrigues, Data Scientist na OutSystems
  • Operacionalização de Machine Learning (9 horas)
    • Presencial (em Lisboa) / Online (outras localidades)
    • por: João Nadkarni, AI Engineer @ OutSystems

Ciclo de especialização Data Science Foundations

  • Fundamentos de ciência de dados
    • O que é Data Science (DS)
    • O papel da Data Science nos diferentes tipos de organizações
    • Estruturação de um projeto de Data Science
    • Resultados de um projeto de Data Science
    • As ferramentas básicas de um Data Scientist
  • Gestão do Processo de Data Mining
    • Etapas do processo de data mining
    • Tipos de questões e características de boas questões, expectativas e objetivos
    • Conceito de recolha de dados
    • Conceito de Exploratory Data Analysis
    • Conceito de inferência estatística
    • Conceito de modelos preditivos
    • Critério de paragem
    • Comunicação de resultados
  • Aplicação da ciência de dados
    • Comparação do cenário ideal versos o cenário real
    • Qualidade dos dados fonte
    • Factores que afectam os resultados
    • Inferência estatística versus predição
    • Dimensão dos dados
    • Interpretação de resultados
    • Escalabilidade
    • Reprodutibilidade
    • Casualidade versus confusão
    • A/B Testing
    • Manutenção dos modelos
  • Inferência estatística
    • Funções massa e densidade em probabilidade
    • Probabilidades condicionadas e teorema de Bayes
    • Valores expectáveis
    • Média, desvio padrão e variância
    • Distribuições binomial, normal e de Poisson
    • Teorema Limite Central
    • Testes de hipóteses
    • Significância estatística e valor P
    • Pacotes NumPy e statsModels
  • Programação com Python
    • Instalação do python
    • Básicos da programação com python
    • Pacotes Pandas
    • Jupyter notebooks

Ciclo de especialização Applied Data Science

  • Metodologia de recolha de dados
    • Processo ETL (extract, transform, load)
    • Conceito de data governance
    • Fontes de dados: Excel, XML, MySQL, Web, APIs
  • Metodologias de pré-processamento de dados
    • Tipos de dados
    • Limpeza de dados
    • Transformação de dados
  • Análise exploratória de dados
    • Seleção de Variáveis
    • Sumário estatístico dos dados
    • Redução de dimensão
    • Visualização para exploração dos dados
  • Fundamentos práticos de “Machine Learning”
    • Predição, erros e validação cruzada
    • Aprendizagem Supervisionada e não supervisionada
    • Modelos de Regressão
    • Modelos de Classificação
    • Pacote Scikit-learn
  • Operacionalização de Machine Learning:
    • Exposição do modelo numa Flask Web App
    • Introdução a testes
    • Deploy do modelo na Cloud
    • Monitorização do modelo em produção
Rumos Badge Ao concluíres com aproveitamento esta formação, para além do Diploma da Atlântica, receberás também um badge digital Rumos para partilhares com a tua rede profissional online. Sabe mais sobre os badges digitais aqui.

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Pós-graduação em Data Science (PGDS)

  • Datas
    16 Abr a 13 Nov 2020
    Lisboa
  • Horário
    Pós-laboral
    6ªs das 18h45 às 21h45; Sábados das 9h30 às 17h00
  • Nº Horas
    162
  • Preço
    3650€

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