Com os melhores sistemas de ensino à distância desenvolvidos, este Mestrado permitir-lhe-á aprender de forma contextual, aprendendo a parte prática que necessita”

No mundo de hoje em rápida mutação, a proliferação de novas tecnologias é uma constante. Hoje em dia, estamos habituados a ver como ferramentas, plataformas ou tecnologias de ponta se tornam elementos obsoletos com aplicabilidade reduzida no ambiente empresarial. 

Do mesmo modo, é natural que tecnologias inexistentes ou incipientes em nichos de mercado se tornem tendências em âmbitos mais gerais. 

Sem qualquer dúvida, este é um processo imparável e em constante evolução, o expoente máximo da atual revolução tecnológica, que obriga os profissionais das tecnologias da informação a especializarem-se numa base permanente. 

Tendo em conta esta situação, o master em Gestão Técnica de Data Science na Empresa é oferecido como um programa de capacitação completo, incluindo as tecnologias mais vanguardistas em demanda no mundo empresarial. 

Assim, num exercício de síntese, tanto do ponto de vista técnico como empresarial, foi selecionado um conjunto de disciplinas normalmente não abrangidas por programas de capacitação generalista, com o objetivo de proporcionar aos estudantes os conhecimentos tecnológicos necessários para enfrentar múltiplos problemas tecnológicos atuais através da utilização das técnicas mais adequadas e avançadas. 

Desta forma, a combinação de disciplinas puramente técnicas e empresariais, fazem deste master uma especialização de vanguarda especialmente dirigida a profissionais que procuram aprender as tecnologias mais difundidas atualmente, ou um nível superior de conhecimento das mesmas. 

O principal objetivo é formar os estudantes para que possam aplicar os conhecimentos adquiridos nesta capacitação no mundo real, num ambiente de trabalho que reproduza as condições que possam encontrar no seu futuro, de uma forma rigorosa e realista. 

Ao ser um formato 100% online, o estudante não tem de desistir das suas obrigações pessoais ou profissionais. No final do programa, os estudantes terão atualizado os seus conhecimentos e estarão na posse de um certificado incrivelmente prestigiado que lhes permitirá avançar pessoal e profissionalmente.

Um programa intensivo de crescimento profissional que lhe permitirá intervir num setor com uma procura crescente de profissionais” 

Este master em Gestão Técnica de Data Science na Empresa contém o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Gestão Técnica de Data Science na Empresa
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos com que está concebido 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 
• As lições 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

Neste master poderá combinar a eficiência dos métodos de aprendizagem mais avançados com a flexibilidade de um programa criado para se adaptar às suas possibilidades de dedicação, sem perder qualidade”

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 curso académico. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Um programa completo e de vanguarda que lhe permitirá adquirir progressiva e completamente os conhecimentos de que necessita para trabalhar neste setor"

Amplo mas específico, este programa levá-lo-á ao conhecimento específico que o engenheiro informático necessita para competir entre os melhores do setor"

O objetivo desta especialização é a capacitação profissional em Gestão Técnica de Data Science na Empresa, com os conhecimento e as habilidades necessárias para realizar a sua atividade, utilizando as técnicas e protocolos mais avançados do momento. Através de uma abordagem de trabalho totalmente adaptável ao aluno, este master irá permitir que adquira progressivamente as competências que o impulsionarão para um nível profissional superior. Uma certificação única, concebida por profissionais com vasta experiência no setor.

Aprofunde o seu conhecimento no campo das tecnologias informáticas, incluindo no seu corpo de conhecimentos os aspetos mais avançados deste campo de trabalho”

Objetivos gerais

• Analisar os sistemas ERP e CRM, a sua contribuição e benefícios 
• Conceber e selecionar a ferramenta ERP ou CRM certa para cada empresa 
• Desenvolver cada uma das etapas do ciclo de vida dos dados 
• Examinar o processo de extração de dados
• Analisar uma plataforma web e otimizar o seu funcionamento 
• Avaliar as sessões e o tráfego para melhor compreender a audiência
• Desenvolver conhecimento especializado sobre os sistemas sustentáveis, escaláveis e fiáveis. 
• Analisar os diferentes modelos de dados e o seu impacto nas aplicações 
• Analisar os modelos clássicos de sistemas e identificar as deficiências para a sua utilização em aplicações distribuídas. 
• Examinar o paradigma de computação distribuída e estabelecer o modelo de microserviço. 
• Gerar conhecimento especializado em IoT
• Desenvolver a arquitetura de referência e framework tecnológica da IoT
• Analisar o conceito de metodologia Agile para a gestão de projetos e desenvolver os elementos e processos do framework SCRUM
• Examinar e desenvolver os elementos do método KANBAN para a gestão de projetos 
• Fundamentar a diferenciação da nossa empresa em recursos intangíveis
• Identificar as oportunidades de melhoria através da atenção plena
• Apresentar um modelo de empresa baseado no fluxo com mudança e incerteza, em vez de "romper-se" opondo resistências
• Dinamizar a empresa utilizando a gestão das emoções como um caminho para o sucesso

Objetivos específicos

Módulo 1 Principais sistemas de gestão de informação

• Desenvolver uma estratégia comercial 
• Gerar conhecimentos especializados para a tomada de decisões comerciais 
• Conceber um sistema de reporting unificado 
• Determinar como estabelecer comunicação e intercâmbio de informações entre os departamentos e os clientes da empresa
• Ser capazes de transformar a informação para a tomada de decisões
• Desenvolver um plano de Marketing para a fidelização do cliente 
• Conceber um plano de Marketing para incrementar as vendas

Módulo 2 Tipos e ciclo de vida do dado

• Gerar conhecimentos especializados para a realização de uma análise de dados. 
• Unificar dados diversos, alcançar a consistência da informação 
• Produzir informação relevante, eficaz, para a tomada de decisões 
• Estabelecer as melhores práticas de gestão dos dados de acordo com a sua tipologia e utilização 
• Utilizar as ferramentas para a gestão do dado (com R)

Módulo 3 Número aprendizagem automática

• Avaliar as competências adquiridas no processo de passagem da informação ao conhecimento
• Desenvolver os diferentes tipos de aprendizagem automática
• Analisar as métricas e métodos de validação dos diferentes algoritmos de aprendizagem automática
• Compilar as diferentes implementações dos vários métodos de aprendizagem automático
• Determinar os modelos de raciocínio probabilístico
• Examinar o potencial da aprendizagem profunda
• Demonstrar o conhecimento dos diferentes algoritmos de aprendizagem automático

Módulo 4 Web analytics

• Gerar conhecimentos especializados na utilização da Web Analytics
• Examinar a evolução e desenvolvimento desde a sua origem até à atualidade
• Estabelecer uma configuração ótima do Google Analytics, uma ferramenta de trabalho fundamental no Marketing online
• Analisar o tráfego web para compreender o comportamento do utilizador
• Desenvolver métricas básicas e avançadas que nos permitirão avaliar os hits ou interações com o sítio web
• Determinar parâmetros de monitorização: métricas e dimensões
• Configurar a ferramenta Google Analytics e a utilização de etiquetas de rastreio na web
• Diferenciar entre as duas versões existentes do Google Analytics: UA vs GA4
• Concretizar a organização e estrutura de Universal Analytics: contas, propriedades e vistas
• Analisar o comportamento dos utilizadores através da interpretação de relatórios pré-determinados e/ou personalizados
• Avaliar os subconjuntos de tráfego dos dados totais que vemos nos relatórios, utilizando segmentos
• Avaliar as conversões e otimizar a estratégia de Marketing e tomar decisões com base nos resultados obtidos

Módulo 5 Sistemas escaláveis e fiáveis de utilização massiva de dados

• Estabelecer os conceitos de fiabilidade, escalabilidade e capacidade de manutenção
• Avaliar os modelos relacionais, documentais e de grafos
• Analisar o armazenamento estruturado sob a forma de log, árvores B e outras estruturas utilizadas nos motores de dados
• Examinar os modelos de consistência e a sua relação com o conceito de replicação
• Avaliar os diferentes modelos de replicação e os seus problemas associados
• Desenvolver os princípios fundamentais das transações distribuídas
• Examinar a partição de bases de dados e as chaves para assegurar o seu equilíbrio

Módulo 6 Administração de sistemas para implantações distribuídas

• Desenvolver os requisitos para aplicações distribuídas
• Fazer uso das ferramentas mais avançadas para a exploração de aplicações distribuídas
• Analisar a utilização de ferramentas para a gestão de infraestruturas
• Examinar as ferramentas mais úteis para a implementação de modelos IaaS e PaaS
• Desenvolver o modelo PaaS e algumas das ferramentas atualmente utilizadas na sua implementação
• Avaliar as ferramentas de monitorização para sistemas distribuídos
• Propor técnicas de verificação e provas de plataformas distribuídas
• Analisar as opções mais utilizadas na implementação de plataformas Cloud

Módulo 7 Internet of Things

• Determinar o que é IoT (Internet of Things) e IIoT (Industrial Internet of Things)
• Analisar o consórcio de internet industrial
• Desenvolver o que é a arquitetura de referência do IoT
• Examinar e classificar os sensores e dispositivos IoT
• Estabelecer os protocolos e tecnologias de comunicações utilizados em IoT
• Analisar os diferentes tipos de plataformas IoT
• Desenvolver os diferentes mecanismos de gestão de dados
• Estabelecer os requisitos de segurança para a gestão de dados IoT
• Apresentar as diferentes áreas de aplicação de IoT

Módulo 8 Gestão de projetos e metodologias Agile

• Apresentar a Metodologia PMI para a gestão de projetos
• Estabelecer a diiferença entre projeto, programa e portfolios de projetos
• Avaliar a evolução das organizações que trabalham com projetos
• Analisar quais são os ativos dos processos nas organizações
• Examinar a matriz de grupos de processos e áreas de conhecimento e analisar os processos que a compõem
• Apresentar a família de credenciais PMI para a gestão de projetos
• Avaliar o contexto das metodologias Agile para a gestão de projetos
• Desenvolver o contexto VUCA (volatilidade, incerteza, complexidade e ambiguidade)
• Identificar os valores Agile
• Introduzir os 12 princípios do manifesto Agile
• Analisar o framework Agile SCRUM para a gestão de projetos
• Desenvolver os pilares de Scrum
• Identificar e definir os valores Scrum
• Estabelecer os papéis numa equipa Scrum
• Apresentar as cerimónias tipificadas em Scrum
• Avaliar os artefactos utilizados pela equipa Scrum
• Analisar os acordos de uma equipa Scrum
• Examinar as métricas para a medição do rendimento de uma equipa Scrum
• Apresentar o framework Agile KANBAN para a Gestão de Projetos
• Analisar os elementos que compõem o método Kanban: valores, princípios e práticas gerais
• Identificar e definir os valores Kanban
• Desenvolver os princípios do método Kanban
• Analisar as diferentes práticas gerais do método Kanban
• Examinar as métricas para a medição do rendimento em Kanban
• Identificar e analisar as diferenças entre as três metodologias: PMI, Scrum e Kanban

Módulo 9 Comunicação, liderança e gestão de equipas

• Apresentar as competências de gestão necessárias para assegurar o sucesso na empresa tecnológica
• Propor um modelo de liderança adaptado à mudança
• Estabelecer a inteligência emocional como um instrumento básico de gestão na empresa
• Analisar as oportunidades de melhoria através do mentoring, coaching e as suas diferenças
• Promover um estado de consciência elevado sobre a comunicação
• Aumentar a satisfação das pessoas na empresa e reduzir os níveis de stress, melhorando as relações dos trabalhadores com os superiores ou empregados, com os clientes e mesmo no ambiente pessoal
• Desenvolver estratégias para a negociação e resolução de conflitos na empresa tecnológica

Una capacitación completa de alto interés para el profesional de la informática, que te permitirá competir entre los mejores del sector”