Maximize o seu potencial profissional, estudando um programa que o ajudará a posicionar-se como gestor de dados científicos’’

O programa aborda a ciência dos dados de uma perspetiva técnica e empresarial, oferecendo todo o conhecimento necessário para extrair o conhecimento escondido nos dados. Desta forma, os engenheiros informáticos, ou aqueles com uma carreira relacionada, interessados nesta área, poderão analisar em detalhe os algoritmos, plataformas e ferramentas mais atualizadas para a exploração, visualização, manipulação, processamento e análise de dados. Tudo isto, complementado pelo desenvolvimento de competências empresariais, necessário para alcançar um perfil de nível executivo capaz de tomar decisões chave numa empresa. Os novos conhecimentos multidisciplinares que os estudantes irão adquirir após a conclusão do programa irão ajudá-los a posicionarem-se como Data Science Officers (DSO) em empresas de todas as dimensões.

Do mesmo modo, a abordagem à análise de dados de ambas as perspetivas faz deste programa uma capacitação atualizada e perfeita para cobrir todas as necessidades relacionadas com o tratamento da informação para a sua posterior transformação num bem fundamental para qualquer organização.

No início, o programa discutirá a importância da utilização de um bom sistema de análise na empresa, onde todos os departamentos podem beneficiar. Além disso, serão desenvolvidos conhecimentos especializados centrados na tipologia e no ciclo de vida dos recursos disponíveis, para os quais o estudante será instruído num conhecimento básico de estatística.

À medida que o programa avança, serão explorados modelos que são mais versáteis e adaptáveis para análise de séries temporais, tais como modelos associados a séries económicas. Perto do fim do programa, será fornecida uma grande variedade de casos de utilização e implementações de inteligência artificial e ciência de dados no mundo de hoje.

Com o programa de master, os engenheiros informáticos poderão especializar-se em Informática, tornando-a a oportunidade perfeita para impulsionar a sua carreira profissional para uma posição de direção ou importante no departamento em que trabalham. Tudo isto será tangível graças a um programa 100% online, que se adapta às necessidades diárias dos estudantes, só será necessário ter um dispositivo com uma ligação à Internet para começar a trabalhar para um perfil profissional completo com projeção internacional. 

Se procura um programa que lhe permita aumentar as suas competências e posicionar-se como DSO, Data Science Officer, então bem-vindo, na TECH encontrou o seu lugar’’

Este master em Data Science Management (DSO, Data Science Officer) conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em engenharia centrada no ciclo integrado de dados
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático do livro fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo a fim de melhorar a aprendizagem
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras 
• Palestras teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso ao conteúdo a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

Prepare-se para tomar decisões com valor científico e implementar estratégias que melhorem as funções dos departamentos de uma empresa’’

O corpo docente do curso inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio. 

Graças ao seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, o profissional terá acesso a uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente de simulação que proporcionará um programa imersivo programado para se formar em situações reais.

A conceção deste programa baseia-se na Aprendizagem Baseada nos Problemas, através da qual o instrutor deve tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do programa. Isto será feito com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo criado por especialistas reconhecidos na área de Data Science Management (DSO, Data Science Officer). 

Potencie a a sua carreira determinando a criação de painéis de controlo e KPI’ s's de acordo com o departamento em que trabalha"

Desenvolva conhecimentos especializados relacionados com a gestão e manipulação de dados para processos de Data Science. Isto fará de si um DSO de sucesso."

Como nos encontramos na era dos dados, é importante compreender todas as implicações tecnológicas do surgimento destes novos sistemas. Por esta razão, os engenheiros informáticos interessados em alcançar posições de gestão profissional sénior devem ter todas as competências necessárias para maximizar o processamento de dados, não só do ponto de vista técnico mas também do ponto de vista empresarial. Com isto em mente, a TECH elaborou um programa centrado no estudo das diferentes técnicas, tecnologias e fases necessárias à análise de dados e à extração de conhecimento e valor, a partir de uma visão disruptiva, completa e atualizada.

O seu futuro começa aqui. Formar-se como especialista em análise de dados e posicionar-se como gestor de topo’’

Objetivos gerais

• Analisar os benefícios da aplicação de técnicas de análise de dados em cada departamento da empresa
• Desenvolver as bases para a compreensão das necessidades e aplicações de cada departamento
• Gerar conhecimentos especializados para selecionar a ferramenta adequada
• Propor técnicas e objetivos para serem tão produtivos quanto possível, de acordo com o departamento

Objetivos específicos

Módulo 1. Análise de dados na organização empresarial

• Desenvolver competências analíticas para a tomada de decisões de qualidade
• Examinar campanhas eficazes de marketing e comunicação
• Determinar a criação de painéis de controlo e KPI's's de acordo com o departamento
• Gerar conhecimentos especializados para desenvolver análises preditivas
• Propor planos de negócios e de fidelização baseados em estudos de mercado
• Desenvolver a capacidade de escuchar o cliente
• Aplicar conhecimentos estatísticos, quantitativos e técnicos em situações reais 

Módulo 2. Gestão, manipulação de dados e informação para a ciência de dados

• Realizar uma análise de dados 
• Unificar dados diversos: alcançar a consistência da informação 
• Produzir informação relevante e eficaz para a tomada de decisões 
• Determinar as melhores práticas de gestão de dados de acordo com a sua tipologia e usos
• Estabelecimento de políticas de acesso e reutilização de dados 
• Garantir a segurança e disponibilidade: disponibilidade, integridade e confidencialidade da informação 
• Examinar as ferramentas de gestão de dados utilizando linguagens de programação

Módulo 3. Dispositivos e plataformas IoT como base para a ciência dos dados

• Identificar o que é IoT (Internet of Things) e IIoT (Industrial Internet of Things) 
• Examinar o Consórcio de Internet Industrial 
• Analisar o que é a arquitetura de referência do IoT
• Abordar os sensores e dispositivos IoT e sua classificação
• Identificar os protocolos e tecnologias de comunicação utilizados em IoT 
• Examinar as diferentes plataformas Cloud na IoT: propósito geral, Industriais, de código aberto
• Desenvolver os mecanismos de intercâmbio de dados
• Estabelecer os requisitos e estratégias de segurança
• Apresentar as diferentes áreas de aplicação da IOT e da IIOT

Módulo 4. Representação gráfica para análise de dados 

• Gerar conhecimento especializado em representação e análise de dados 
• Examinar os diferentes tipos de dados agrupados 
• Estabelecer as representações gráficas mais comummente utilizadas em diferentes âmbitos 
• Determinar os princípios de design na visualização de dados 
• Apresentar a narrativa gráfica como uma ferramenta 
• Analisar as diferentes ferramentas de software para gráficos e análise exploratória de dados

Módulo 5. Ferramentas de ciência de dados

• Desenvolver competências para converter dados em informação da qual se possa extrair conhecimento
• Determinar as principais caraterísticas de um Dataset, a sua estrutura, componentes e as implicações da sua distribuição na modelação
• Fundamentar a tomada de decisões através de uma análise prévia e exaustiva dos dados 
• Desenvolver competências para resolver casos práticos usando técnicas de ciência de dados
• Estabelecer as ferramentas e métodos gerais mais apropriados para modelar cada Dataset com base no pré-processamento realizado 
• Avaliar analiticamente os resultados, compreendendo o impacto da estratégia escolhida nas diferentes métricas
• Demonstrar uma capacidade crítica perante os resultados obtidos após a aplicação de métodos de pré-processamento ou de modelação

Módulo 6. Exploração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação

• Gerar conhecimentos especializados sobre os pré-requisitos estatísticos para qualquer análise e avaliação de dados 
• Desenvolver as competências necessárias para a identificação, preparação e transformação de dados
• Avaliar as diferentes metodologias apresentadas e identificar as vantagens e desvantagens
• Examinar os problemas em ambientes de dados de alta dimensão 
• Desenvolver a implementação dos algoritmos utilizados para o pré-processamento de dados
• Demonstrar a capacidade de interpretar a visualização de dados para análise descritiva 
• Desenvolver conhecimento avançado sobre as diferentes técnicas de preparação de dados existentes para a limpeza, normalização e transformação de dados

Módulo 7. Previsibilidade e análise de fenómenos estocásticos

• Analisar as Séries Temporais 
• Desenvolver a formulação e as propriedades básicas dos modelos univariados de séries temporais
• Examinar a metodologia de modelação e previsão de séries Temporais Reais 
• Determinação de modelos univariados incluindo atípicos 
• Aplicar modelos dinâmicos de regressão e aplicar a metodologia de construção de tais modelos a partir de séries observadas 
• Abordar a análise espetral de séries temporais univariadas, bem como os aspetos fundamentais relacionados com a inferência baseada no periodograma e a sua interpretação 
• Estimar a probabilidade e a tendência de uma série temporal para um horizonte temporal estabelecido

Módulo 8. Conceção e desenvolvimento de sistemas inteligentes 

• Analisar a transição da informação para o conheci mento 
• Desenvolver os diferentes tipos de técnicas de aprendizagem automática 
• Examinar as métricas e pontuações para quantificar a qualidade dos modelos 
• Implementar os diferentes algoritmos de aprendizagem automática 
• Identificação de modelos de raciocínio probabilístico 
• Lançar as bases para uma aprendizagem profunda 
• Demonstrar as competências adquiridas para compreender os diferentes algoritmos de aprendizagem automática 

Módulo 9. Arquiteturas e sistemas para uso intensivo de dados 

• Determinar os requisitos dos sistemas de uso massivo de dados 
• Examinar diferentes modelos de dados e analisar bases de dados 
• Analisar as funcionalidades chave para os sistemas distribuídos e a sua importância em diferentes tipos de sistemas
• Avaliar quais as aplicações amplamente utilizadas que utilizam fundamentos de sistemas distribuídos para conceber os seus sistemas 
• Analisar como as bases de dados armazenam e recuperam informação 
• Concretizar os diferentes modelos de replicação e os problemas associados 
• Desenvolver as formas de partição e as transações distribuídas 
• Determinar os sistemas por lotes e os sistemas (quase) em tempo real 

Módulo 10. Aplicação prática da ciência dos dados nos setores de atividade empresarial 

• Analisar o estado da arte da Inteligência Artificial (IA) e da análise de dados 
• Desenvolver conhecimentos especializados sobre as tecnologias mais utilizadas 
• Gerar uma melhor compreensão da tecnologia através de casos de uso 
• Analisar as estratégias escolhidas para selecionar as melhores tecnologias a implementar 
• Determinar as áreas de aplicação 
• Examinar os riscos reais e potenciais da tecnologia aplicada 
• Propor benefícios derivados do uso 
• Identificação de tendências futuras em setores específicos 

Atinja os seus objetivos e alcance a excelência completando um programa que lhe permitirá gerar conhecimentos especializados em representação e análise de dados’’