Pós-Graduação em Data Science

Categoria: Pós-Graduação
  • Ciências informáticas
  • {"reasons":[{"reason":"Ter acesso a uma forma\u00e7\u00e3o em regime de b-learning que proporciona uma frequ\u00eancia com menor n\u00famero de desloca\u00e7\u00f5es \u00e0 escola e que promove a autonomia e flexibilidade dos participantes.","order":1},{"reason":"Curso com um hor\u00e1rio ajustado \u00e0s necessidades dos participantes (aulas em sextas e s\u00e1bados de 15 em quinze dias), o que facilita a frequ\u00eancia do curso.","order":2},{"reason":"Usufruir de um ensino de excel\u00eancia assente num corpo docente de qualidade, integrando especialistas e doutorados com elevado potencial pedag\u00f3gico e investiga\u00e7\u00e3o na \u00e1rea do curso.","order":3},{"reason":"Ter acesso a uma forma\u00e7\u00e3o atualizada e alinhada com as pr\u00e1ticas e as t\u00e9cnicas utilizadas nas \u00e1reas cient\u00edficas do curso.","order":4},{"reason":"Ter acesso a um curso que d\u00e1 resposta \u00e0s necessidades de forma\u00e7\u00e3o ao longo da vida numa \u00e1rea com grande potencial de empregabilidade e\/ou de reconvers\u00e3o e atualiza\u00e7\u00e3o profissional.","order":5},{"reason":"Frequentar uma forma\u00e7\u00e3o \u00fanica na regi\u00e3o onde a institui\u00e7\u00e3o se insere.","order":6}],"courseFlatPlan":[{"curricularBranchName":"Tronco comum","curricularBranchCode":0,"curricularUnitGroupCode":0,"curricularYear":1,"semester":"Anual","semesterCode":"A","curricularIUnitReadableCode":"ISLA Santar\u00e9m6337-23188","curricularUnitCode":23188,"ects":3,"curricularUnitName":"Amostragem e An\u00e1lise de Dados","optionCode":"N","option":"Normal","pubMobIncoming":"N","pubMobOutgoing":"S","hrTotalContacto":"0016:00","hrTotalContactoInt":16},{"curricularBranchName":"Tronco comum","curricularBranchCode":0,"curricularUnitGroupCode":0,"curricularYear":1,"semester":"Anual","semesterCode":"A","curricularIUnitReadableCode":"ISLA Santar\u00e9m6337-23191","curricularUnitCode":23191,"ects":5,"curricularUnitName":"Aprendizagem Autom\u00e1tica (Machine Learning)","optionCode":"N","option":"Normal","pubMobIncoming":"N","pubMobOutgoing":"S","hrTotalContacto":"0028:00","hrTotalContactoInt":28},{"curricularBranchName":"Tronco comum","curricularBranchCode":0,"curricularUnitGroupCode":0,"curricularYear":1,"semester":"Anual","semesterCode":"A","curricularIUnitReadableCode":"ISLA Santar\u00e9m6337-23194","curricularUnitCode":23194,"ects":7,"curricularUnitName":"Desenvolvimento de Projeto Aplicado","optionCode":"N","option":"Normal","pubMobIncoming":"N","pubMobOutgoing":"S","hrTotalContacto":"0036:00","hrTotalContactoInt":36},{"curricularBranchName":"Tronco comum","curricularBranchCode":0,"curricularUnitGroupCode":0,"curricularYear":1,"semester":"Anual","semesterCode":"A","curricularIUnitReadableCode":"ISLA Santar\u00e9m6337-23186","curricularUnitCode":23186,"ects":1,"curricularUnitName":"Fundamentos da Ci\u00eancia de Dados","optionCode":"N","option":"Normal","pubMobIncoming":"N","pubMobOutgoing":"S","hrTotalContacto":"0008:00","hrTotalContactoInt":8},{"curricularBranchName":"Tronco comum","curricularBranchCode":0,"curricularUnitGroupCode":0,"curricularYear":1,"semester":"Anual","semesterCode":"A","curricularIUnitReadableCode":"ISLA Santar\u00e9m6337-23189","curricularUnitCode":23189,"ects":5,"curricularUnitName":"M\u00e9todos Estat\u00edsticos | Infer\u00eancia Estat\u00edstica","optionCode":"N","option":"Normal","pubMobIncoming":"N","pubMobOutgoing":"S","hrTotalContacto":"0028:00","hrTotalContactoInt":28},{"curricularBranchName":"Tronco comum","curricularBranchCode":0,"curricularUnitGroupCode":0,"curricularYear":1,"semester":"Anual","semesterCode":"A","curricularIUnitReadableCode":"ISLA Santar\u00e9m6337-23091","curricularUnitCode":23091,"ects":3,"curricularUnitName":"Processamento de Big Data","optionCode":"N","option":"Normal","pubMobIncoming":"N","pubMobOutgoing":"S","hrTotalContacto":"0016:00","hrTotalContactoInt":16},{"curricularBranchName":"Tronco comum","curricularBranchCode":0,"curricularUnitGroupCode":0,"curricularYear":1,"semester":"Anual","semesterCode":"A","curricularIUnitReadableCode":"ISLA Santar\u00e9m6337-23190","curricularUnitCode":23190,"ects":5,"curricularUnitName":"Programa\u00e7\u00e3o para a Ci\u00eancia dos Dados (R e Python)","optionCode":"N","option":"Normal","pubMobIncoming":"N","pubMobOutgoing":"S","hrTotalContacto":"0028:00","hrTotalContactoInt":28},{"curricularBranchName":"Tronco comum","curricularBranchCode":0,"curricularUnitGroupCode":0,"curricularYear":1,"semester":"Anual","semesterCode":"A","curricularIUnitReadableCode":"ISLA Santar\u00e9m6337-23193","curricularUnitCode":23193,"ects":1,"curricularUnitName":"Seguran\u00e7a, \u00c9tica e Privacidade","optionCode":"N","option":"Normal","pubMobIncoming":"N","pubMobOutgoing":"S","hrTotalContacto":"0008:00","hrTotalContactoInt":8},{"curricularBranchName":"Tronco comum","curricularBranchCode":0,"curricularUnitGroupCode":0,"curricularYear":1,"semester":"Anual","semesterCode":"A","curricularIUnitReadableCode":"ISLA Santar\u00e9m6337-23192","curricularUnitCode":23192,"ects":5,"curricularUnitName":"Sistemas Inteligentes (Intelig\u00eancia Artificial)","optionCode":"N","option":"Normal","pubMobIncoming":"N","pubMobOutgoing":"S","hrTotalContacto":"0028:00","hrTotalContactoInt":28},{"curricularBranchName":"Tronco comum","curricularBranchCode":0,"curricularUnitGroupCode":0,"curricularYear":1,"semester":"Anual","semesterCode":"A","curricularIUnitReadableCode":"ISLA Santar\u00e9m6337-23187","curricularUnitCode":23187,"ects":3,"curricularUnitName":"Tecnologias de bases de dados| Data Mining","optionCode":"N","option":"Normal","pubMobIncoming":"N","pubMobOutgoing":"S","hrTotalContacto":"0016:00","hrTotalContactoInt":16}],"hrContactoSoma":"212.00","courseDetail":{"courseCode":6337,"institutionCode":25,"accessContidions":"
      \r\n
    • Possuir um grau acad\u00e9mico superior (bacharelato\/licenciatura\/mestrado ou doutoramento) ou equivalente legal. <\/li>\r\n
    • Desempenhem fun\u00e7\u00f5es relacionadas com as \u00e1reas de forma\u00e7\u00e3o do curso. <\/li>\r\n
    • Outros interessados, com ou sem forma\u00e7\u00e3o superior, que desejam adquirir conhecimentos e compet\u00eancias nas \u00e1reas t\u00e9cnicas e cient\u00edficas do curso que sejam aceites pela Dire\u00e7\u00e3o do curso. <\/li>\r\n<\/ul>","competences":"

      \r\nA finalidade da P\u00f3s gradua\u00e7\u00e3o em Data Science \u00e9 contribuir para a forma\u00e7\u00e3o e qualifica\u00e7\u00e3o, cient\u00edfica e t\u00e9cnica de todos aqueles que necessitam de adquirir e\/ou aprofundar os conhecimentos e compet\u00eancias para melhor responderem \u00e0s exig\u00eancias das organiza\u00e7\u00f5es onde desenvolvem a sua atividade, do mercado de trabalho, e das solicita\u00e7\u00f5es da sociedade nas \u00e1reas cient\u00edficas do curso. <\/p>","directionContact":"Ricardo \u00c2ngelo Rosa Vardasca","directionEmail":"ricardo.vardasca@islasantarem.pt","courseECTS":38,"courseName":"Data Science (PG) (ISLA - Santar\u00e9m)","courseSecretariatContact":"Carla Sofia Nunes Alves Teixeira Leite","courseSecretariatEmail":"carla.alves@islasantarem.pt","curricularPlanCode":1,"curricularPlanName":"Plano 2021-22","degree":"P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o","departement":"ISLA SANTAR\u00c9M - Escola Superior de Engenharia e Tecnologia","futureStudies":"

      ","hasBranches":"N","infrastructure":"

      \r\nO curso de PG em Data Science, lecionado em regime de b-learning, disp\u00f5e de plataforma Teams para suporte \u00e0s aulas s\u00edncronas, plataforma Moodle para suporte aos processos de ensino\/aprendizagem em modo ass\u00edncrono, Secretaria Virtual (NETPA), Microsoft Campus Agreement (inclui Office 365 gratu\u00edto para estudantes), bibliotecas de software espec\u00edfico (Phyton, R, SQL Server, SPSS, etc.) acesso a bibliotecas cient\u00edficas e todas as condi\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias e adequadas \u00e0s respetivas unidades curriculares. <\/p>","objectives":"

      \r\nEsta p\u00f3s gradua\u00e7\u00e3o visa dotar os participantes de um elenco de compet\u00eancias, capacidades e conhecimentos essenciais, quer para a atividade de investiga\u00e7\u00e3o nas \u00e1reas referidas quer para a aplica\u00e7\u00e3o da forma\u00e7\u00e3o adquirida em cada vez maior n\u00famero de empresas e institui\u00e7\u00f5es onde se verifica crescente empregabilidade para profissionais qualificados em Ci\u00eancias de Dados.
      \r\nOs participantes v\u00e3o adquirir amplos conhecimentos, te\u00f3ricos e pr\u00e1ticos, para exercer uma carreira que \u00e9 altamente procurada e valorizada no mercado nacional e internacional. <\/p>","presentation":"

      \r\nA Ci\u00eancia de Dados \u00e9 uma \u00e1rea interdisciplinar direcionada para o estudo e a an\u00e1lise de dados das mais variadas \u00e1reas (economia, marketing, finan\u00e7as, sa\u00fade, social, etc.) estruturados e n\u00e3o-estruturados, que visa a extra\u00e7\u00e3o de conhecimento, dete\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es e\/ou obten\u00e7\u00e3o de insights para suporte \u00e0 tomada de decis\u00e3o. A import\u00e2ncia da Ci\u00eancia de Dados \u00e9 confirmada pelo relevo crescente de profissionais em empresas e institui\u00e7\u00f5es, a n\u00edvel nacional e internacional, com compet\u00eancias em ci\u00eancia de dados. <\/p> ","scientificArea":"Ci\u00eancias inform\u00e1ticas","scientificAreaCNAEFCode":"481","scientificAreaCode":71,"directorLogin":"p40556","secretariatCurseId":"f40542","modEstudo":"Misto","comments":"

      \r\nModelo da forma\u00e7\u00e3o <\/p>\r\n

        \r\n
      • Forma\u00e7\u00e3o com componente n\u00e3o presencial (online) - cerca de 50% - Destinada a aulas te\u00f3ricas, auto-estudo, apresenta\u00e7\u00e3o e explora\u00e7\u00e3o inicial das ferramentas tecnol\u00f3gicas, com acompanhamento dos docentes que est\u00e3o em permanente comunica\u00e7\u00e3o com os alunos. As sess\u00f5es s\u00edncronas ser\u00e3o realizadas atrav\u00e9s da plataforma Teams. <\/li>\r\n
      • Forma\u00e7\u00e3o presencial - cerca de 50% - Destinada \u00e0 realiza\u00e7\u00e3o de atividades pr\u00e1ticas. <\/li>\r\n<\/ul>","recipients":"

        \r\nGestores, quadros t\u00e9cnicos e administrativos, promotores, coordenadores e outros profissionais, com forma\u00e7\u00e3o em \u00e1reas e setores diversos e que procuram a aquisi\u00e7\u00e3o e o desenvolvimento de compet\u00eancias na \u00e1rea da ci\u00eancia dos dados com resultados que impulsionem a sua carreira e as organiza\u00e7\u00f5es em que atuam.
        \r\nEste curso destina-se ainda a investigadores, docentes, estudantes e a todos os que pretendam desenvolver compet\u00eancias relacionadas com a Ci\u00eancia de Dados.
        \r\n(Aos candidatos com forma\u00e7\u00e3o acad\u00e9mica de n\u00edvel superior ser\u00e1 atribu\u00eddo certificado de p\u00f3s gradua\u00e7\u00e3o aos restantes ser\u00e1 atribu\u00eddo certificado de forma\u00e7\u00e3o especializada) <\/p>","telephoneNumber":"243305880","recordId":2283,"dispExtraCurricular":"N"},"courseTuitions":[{"designation":"Seguro Escolar (ISLA Santar\u00e9m)","value":47,"code":856},{"designation":"Inscri\u00e7\u00e3o\/Matr\u00edcula (ISLA Santar\u00e9m)","value":195,"code":998},{"designation":"Propina Mensal","value":212},{"designation":"N\u00famero de presta\u00e7\u00f5es mensais","value":7},{"designation":"Propina Total","value":1484}],"courseApplicationEmoluments":[{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - N\u00e3o titulares de grau acad\u00e9mico","value":450,"code":1306,"candidateType":"E"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - N\u00e3o titulares de grau acad\u00e9mico","value":65,"code":1304,"candidateType":"R"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - Titulares de grau acad\u00e9mico","value":450,"code":1305,"candidateType":"E"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - Titulares de grau acad\u00e9mico","value":65,"code":1303,"candidateType":"R"}],"teachers":[{"fullName":"LOIDE RAQUEL ASCENSO","cardCode":2344941,"degree":"Mestrado","employeeCode":40513,"regimen":"Tempo Parcial"},{"fullName":"DOMINGOS SANTOS MARTINHO","cardCode":2344958,"degree":"Doutoramento","employeeCode":40043,"regimen":"Tempo Parcial"},{"fullName":"Fernando Jos\u00e9 da Fonseca Bento","email":"fernando.bento@gmail.com","cardCode":2345006,"degree":"Doutoramento","employeeCode":40356,"regimen":"Tempo Parcial","cienciaVitae":"291A-2091-B2DB","orcid":"0000-0002-0233-4077","academicName":"Fernando Jos\u00e9 da Fonseca Bento"},{"fullName":"Pedro Nuno Alexandre Sobreiro","cardCode":2345029,"degree":"Doutoramento","employeeCode":40360,"regimen":"Tempo Parcial"},{"fullName":"Ricardo \u00c2ngelo Rosa Vardasca","email":"ricardo@vardas.ca","cardCode":2345069,"degree":"Doutoramento","employeeCode":40556,"regimen":"Tempo Parcial","cienciaVitae":"9F17-FD5F-E767","orcid":"0000-0003-4217-2882"},{"fullName":"Marco Alexandre Tom\u00e1s Tereso","cardCode":2345071,"degree":"Mestrado","employeeCode":40388,"regimen":"Tempo Parcial"}],"errorCode":"0","lang":"pt-PT","emolumentsfirstyear":{"courseTuitions":[{"designation":"Seguro Escolar (ISLA Santar\u00e9m)","value":50,"code":856},{"designation":"Inscri\u00e7\u00e3o\/Matr\u00edcula (ISLA Santar\u00e9m)","value":200,"code":998}],"courseApplicationEmoluments":[{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - N\u00e3o titulares de grau acad\u00e9mico","value":460,"code":1306,"candidateType":"E"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - N\u00e3o titulares de grau acad\u00e9mico","value":70,"code":1304,"candidateType":"R"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - Titulares de grau acad\u00e9mico","value":460,"code":1305,"candidateType":"E"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - Titulares de grau acad\u00e9mico","value":70,"code":1303,"candidateType":"R"}],"errorCode":"0"},"emolumentssecondyear":{"courseTuitions":[{"designation":"Seguro Escolar (ISLA Santar\u00e9m)","value":47,"code":856},{"designation":"Inscri\u00e7\u00e3o\/Matr\u00edcula (ISLA Santar\u00e9m)","value":195,"code":998},{"designation":"Propina Mensal","value":212},{"value":212},{"designation":"N\u00famero de presta\u00e7\u00f5es mensais","value":7},{"designation":"Propina Total","value":1484}],"courseApplicationEmoluments":[{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - N\u00e3o titulares de grau acad\u00e9mico","value":450,"code":1306,"candidateType":"E"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - N\u00e3o titulares de grau acad\u00e9mico","value":65,"code":1304,"candidateType":"R"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - Titulares de grau acad\u00e9mico","value":450,"code":1305,"candidateType":"E"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - Titulares de grau acad\u00e9mico","value":65,"code":1303,"candidateType":"R"}],"errorCode":"0"},"calendar":[{"codigoInstituicao":25,"nomeInstituicao":"ISLA Santar\u00e9m- Instituto Polit\u00e9cnico","codigoGrau":6,"nomeGrau":"P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o","codigoCurso":6337,"nomeCurso":"Data Science (PG) (ISLA - Santar\u00e9m)","nomeFase":"1\u00aa \u00c9poca","nomePeriodo":"Candidatura a P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o - N\u00e3o titulares de grau acad\u00e9mico","codigoPeriodo":8770,"inicioPeriodo":"2025-01-02 00:00:00.0","fimPeriodo":"2026-06-30 00:00:00.0","fase":1,"codigoRegimeCandidatura":138,"schoolYear":"202526","language":"PT"},{"codigoInstituicao":25,"nomeInstituicao":"ISLA Santar\u00e9m- Instituto Polit\u00e9cnico","codigoGrau":6,"nomeGrau":"P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o","codigoCurso":6337,"nomeCurso":"Data Science (PG) (ISLA - Santar\u00e9m)","nomeFase":"1\u00aa \u00c9poca","nomePeriodo":"Candidatura a P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o - Titulares de grau acad\u00e9mico","codigoPeriodo":8772,"inicioPeriodo":"2025-01-02 00:00:00.0","fimPeriodo":"2026-06-30 00:00:00.0","fase":1,"codigoRegimeCandidatura":137,"schoolYear":"202526","language":"PT"},{"codigoInstituicao":25,"nomeInstituicao":"ISLA Santar\u00e9m- Instituto Polit\u00e9cnico","codigoGrau":6,"nomeGrau":"P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o","codigoCurso":6337,"nomeCurso":"Data Science (PG) (ISLA - Santar\u00e9m)","nomeFase":"1\u00aa \u00c9poca","nomePeriodo":"Candidatura a P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o - Titulares de grau acad\u00e9mico","codigoPeriodo":9441,"inicioPeriodo":"2026-01-05 00:00:00.0","fimPeriodo":"2027-06-30 00:00:00.0","fase":1,"codigoRegimeCandidatura":137,"schoolYear":"202627","language":"PT"},{"codigoInstituicao":25,"nomeInstituicao":"ISLA Santar\u00e9m- Instituto Polit\u00e9cnico","codigoGrau":6,"nomeGrau":"P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o","codigoCurso":6337,"nomeCurso":"Data Science (PG) (ISLA - Santar\u00e9m)","nomeFase":"1\u00aa \u00c9poca","nomePeriodo":"Candidatura a P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o - N\u00e3o titulares de grau acad\u00e9mico","codigoPeriodo":9448,"inicioPeriodo":"2026-01-05 00:00:00.0","fimPeriodo":"2027-06-30 00:00:00.0","fase":1,"codigoRegimeCandidatura":138,"schoolYear":"202627","language":"PT"}]}

      • PT
      • ricardo.vardasca@islasantarem.pt
        • Possuir um grau académico superior (bacharelato/licenciatura/mestrado ou doutoramento) ou equivalente legal.
        • Desempenhem funções relacionadas com as áreas de formação do curso.
        • Outros interessados, com ou sem formação superior, que desejam adquirir conhecimentos e competências nas áreas técnicas e científicas do curso que sejam aceites pela Direção do curso.
      • Ricardo Ângelo Rosa Vardasca
      • Misto
        • Loide Raquel Ascenso
        • Domingos Santos Martinho
        • Fernando José Da Fonseca Bento
        • Pedro Nuno Alexandre Sobreiro
        • Ricardo Ângelo Rosa Vardasca
        • Marco Alexandre Tomás Tereso
      • 481
      • 71

      • Modelo da formação

        • Formação com componente não presencial (online) - cerca de 50% - Destinada a aulas teóricas, auto-estudo, apresentação e exploração inicial das ferramentas tecnológicas, com acompanhamento dos docentes que estão em permanente comunicação com os alunos. As sessões síncronas serão realizadas através da plataforma Teams.
        • Formação presencial - cerca de 50% - Destinada à realização de atividades práticas.

      • Valores Candidatura

          Graduação - Não titulares de grau académico
          460
          Graduação - Não titulares de grau académico
          70
          Graduação - Titulares de grau académico
          460
          Graduação - Titulares de grau académico
          70

        Valores Matrícula e Inscrição

          Seguro Escolar (ISLA Santarém)
          50
          Inscrição/Matrícula (ISLA Santarém)
          200

      • Valores Candidatura

          Graduação - Não titulares de grau académico
          450
          Graduação - Não titulares de grau académico
          65
          Graduação - Titulares de grau académico
          450
          Graduação - Titulares de grau académico
          65

        Valores Matrícula e Inscrição

          Seguro Escolar (ISLA Santarém)
          47
          Inscrição/Matrícula (ISLA Santarém)
          195

        Propinas

          Propina Mensal
          212
          Número de prestações mensais
          7
          Propina Total
          1484
        • Ter acesso a uma formação em regime de b-learning que proporciona uma frequência com menor número de deslocações à escola e que promove a autonomia e flexibilidade dos participantes.
        • Curso com um horário ajustado às necessidades dos participantes (aulas em sextas e sábados de 15 em quinze dias), o que facilita a frequência do curso.
        • Usufruir de um ensino de excelência assente num corpo docente de qualidade, integrando especialistas e doutorados com elevado potencial pedagógico e investigação na área do curso.
        • Ter acesso a uma formação atualizada e alinhada com as práticas e as técnicas utilizadas nas áreas científicas do curso.
        • Ter acesso a um curso que dá resposta às necessidades de formação ao longo da vida numa área com grande potencial de empregabilidade e/ou de reconversão e atualização profissional.
        • Frequentar uma formação única na região onde a instituição se insere.
      • https://secure.ensinolusofona.pt/lsm/LusofonaMobileWebService_2_0/UserThumb?user_login=p40556

      • O curso de PG em Data Science, lecionado em regime de b-learning, dispõe de plataforma Teams para suporte às aulas síncronas, plataforma Moodle para suporte aos processos de ensino/aprendizagem em modo assíncrono, Secretaria Virtual (NETPA), Microsoft Campus Agreement (inclui Office 365 gratuíto para estudantes), bibliotecas de software específico (Phyton, R, SQL Server, SPSS, etc.) acesso a bibliotecas científicas e todas as condições necessárias e adequadas às respetivas unidades curriculares.

      • 6337
      • 212.00

      • 1º Ano / Tronco comum

        Semester

        Course NameECTS
        Amostragem e Análise de Dados3 ECTS
        Aprendizagem Automática (Machine Learning)5 ECTS
        Desenvolvimento de Projeto Aplicado7 ECTS
        Fundamentos da Ciência de Dados1 ECTS
        Métodos Estatísticos | Inferência Estatística5 ECTS
        Processamento de Big Data3 ECTS
        Programação para a Ciência dos Dados (R e Python)5 ECTS
        Segurança, Ética e Privacidade1 ECTS
        Sistemas Inteligentes (Inteligência Artificial)5 ECTS
        Tecnologias de bases de dados| Data Mining3 ECTS
        • [[inner]]
      • 25

      • A finalidade da Pós graduação em Data Science é contribuir para a formação e qualificação, científica e técnica de todos aqueles que necessitam de adquirir e/ou aprofundar os conhecimentos e competências para melhor responderem às exigências das organizações onde desenvolvem a sua atividade, do mercado de trabalho, e das solicitações da sociedade nas áreas científicas do curso.

      • 38
      • Carla Sofia Nunes Alves Teixeira Leite
      • carla.alves@islasantarem.pt
      • 1
      • Plano 2021-22
      • Pós-Graduação
      • ISLA SANTARÉM - Escola Superior de Engenharia e Tecnologia
      • Data Science (PG) (ISLA - Santarém)
      • N

      • Esta pós graduação visa dotar os participantes de um elenco de competências, capacidades e conhecimentos essenciais, quer para a atividade de investigação nas áreas referidas quer para a aplicação da formação adquirida em cada vez maior número de empresas e instituições onde se verifica crescente empregabilidade para profissionais qualificados em Ciências de Dados.
        Os participantes vão adquirir amplos conhecimentos, teóricos e práticos, para exercer uma carreira que é altamente procurada e valorizada no mercado nacional e internacional.

      • A Ciência de Dados é uma área interdisciplinar direcionada para o estudo e a análise de dados das mais variadas áreas (economia, marketing, finanças, saúde, social, etc.) estruturados e não-estruturados, que visa a extração de conhecimento, deteção de padrões e/ou obtenção de insights para suporte à tomada de decisão. A importância da Ciência de Dados é confirmada pelo relevo crescente de profissionais em empresas e instituições, a nível nacional e internacional, com competências em ciência de dados.

      • Gestores, quadros técnicos e administrativos, promotores, coordenadores e outros profissionais, com formação em áreas e setores diversos e que procuram a aquisição e o desenvolvimento de competências na área da ciência dos dados com resultados que impulsionem a sua carreira e as organizações em que atuam.
        Este curso destina-se ainda a investigadores, docentes, estudantes e a todos os que pretendam desenvolver competências relacionadas com a Ciência de Dados.
        (Aos candidatos com formação académica de nível superior será atribuído certificado de pós graduação aos restantes será atribuído certificado de formação especializada)

      • 243305880
      • 2283
      • [{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - N\u00e3o titulares de grau acad\u00e9mico","value":450,"code":1306,"candidateType":"E"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - N\u00e3o titulares de grau acad\u00e9mico","value":65,"code":1304,"candidateType":"R"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - Titulares de grau acad\u00e9mico","value":450,"code":1305,"candidateType":"E"},{"designation":"Gradua\u00e7\u00e3o - Titulares de grau acad\u00e9mico","value":65,"code":1303,"candidateType":"R"}]

Menu Português

Pesquisa

Login Form