Forme-se sob a orientação dos melhores professores, com o sistema educativo mais inovador e a segurança e solvência da TECH Universidade de Tecnologia’’

Ao longo dos anos, a Big Data tornou-se inseparável das nossas vidas. A maioria da população utiliza dispositivos eletrónicos ou tecnologias que estão constantemente a recolher dados. Esta informação é de grande valor para as empresas, uma vez que lhes permite utilizar estes relatórios para melhorar, por exemplo, o processo de criação de novos produtos ou para resolver potenciais deficiências empresariais. 

Atualmente, a recolha e armazenamento dos triliões de dados produzidos todos os dias melhorou consideravelmente. No entanto, existem deficiências significativas na capacidade humana de analisar esta informação e, por conseguinte, há necessidade de ferramentas ou métodos automáticos para facilitar esta tarefa. 

A utilização de técnicas de Visual Analytics permite uma melhor tomada de decisões, combinando o conhecimento humano com a enorme capacidade de processamento e armazenamento de dados dos computadores para encontrar soluções para problemas complexos. 

Em resposta à crescente necessidade de profissionais especializados em Visual Analytics e Big Data, este prestigiado programa foi criado para proporcionar aos participantes uma visão estratégica da aplicação de novas tecnologias de análise de dados ao mundo empresarial, para o desenvolvimento de serviços inovadores baseados na informação analisada. 

Ao longo destes meses de aprendizagem, o aluno terá uma visão completa dos últimos desenvolvimentos na análise de dados que os levará pelo caminho educacional mais intensivo, para os preparar para o perfil estrelado no momento, mergulhando em áreas de estudo em expansão, tais como:

• Técnicas de análise de dados 
• Captura e armazenamento da informação 
• Técnicas de inteligência artificial 
• Engenharia para processamento de dados massivamente paralelos 
• Técnicas e ferramentas de visualização 

Uma oportunidade única de se especializar num setor em crescimento e de se destacar como profissional de sucesso 

Aplica as mais recentes técnicas em Visual Analytics ao trabalho de dados, aproveitando a enorme capacidade que resulta da combinação do conhecimento humano e do poder de armazenamento dos computadores’’

Este master em Visual Analytics e Big Data conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas 
• 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

Ser-lhe-ão fornecidos materiais e recursos pedagógicos inovadores que facilitarão o processo de aprendizagem e a retenção dos conteúdos aprendidos durante um período de tempo mais longo’’

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 académico. Para tal, o profissional terá a ajuda de um sistema inovador de vídeos interativos feitos por especialistas de renome com vasta experiência. 

Uma capacitação muito completa, criada com um objetivo de qualidade total centrado em levar os nossos alunos ao mais alto nível de competência"

Uma atualização completa que lhe dará as competências de trabalho de um especialista em análise de dados. 

Os objetivos deste master foram estabelecidos com base em objetivos realistas e necessários para o profissional do setor. Gradualmente, o estudante poderá verificar 
a sua aprendizagem e o seu progresso no domínio dos conteúdos de modo a que, no final do curso, tenha completado um processo completo de crescimento profissional.

Objetivos realistas, realizáveis e de alto impacto para a sua capacitação profissional’’

Objetivos gerais

• Oferecer aos estudantes a imersão no novo contexto social e tecnológico em que são enquadradas as ferramentas de Visual Analytics Este contexto de altíssima complexidade e incerteza depende cada vez mais da tomada de decisões baseada na análise e visualização de dados 
• Obter e melhorar o pensamento crítico baseado em factos para a tomada de decisões estratégicas 
• Compreender o valor do ambiente em mudança e facilitar ao estudante a ligação com o empreendedorismo e as novas knowmadas de trabalho 
• Analisar os dados produzidos e tirar conclusões utilizando ferramentas estatísticas para tomar as decisões mais apropriadas em qualquer momento 
• Aprendizagem dos conceitos introdutórios da estatística; raciocínio estatístico; representação das relações entre diferentes variáveis, entre outras 
• Aprofundar os princípios de probabilidade que são a base da estatística inferencial, o que permitirá conjeturas (contrastes de hipóteses) sobre como é uma dada população 
• Compreender as fontes de informação e o valor que elas trazem à criação de novos modelos de negócio inovadores 
• Conhecer e utilizar ferramentas estatísticas para resolver problemas no domínio da Big Data 
• Saber como a combinação de todos os dados que circulam através da Internet pode ser combinada para definir novas estratégias aplicáveis a diferentes setores industriais, empresariais, financeiros, etc., em diferentes áreas, tais como energia, saúde, economia ou comunicação 
• Aprender as diferentes técnicas de análise e exploração de dados, técnicas de visualização e interação, todas intimamente ligadas ao papel do
• Data Scientist e a sua contribuição para a antecipação e visão para a execução de processos de inovação que permitam uma gestão eficiente da mudança nas organizações 
• Assimilar conceitos, técnicas, metodologias e conhecimentos de linguagens que o ajudarão a aplicá-los em grandes volumes de dados 
• Aprofundar nos algoritmos e técnicas de Inteligência Artificial tais como árvores de decisão, regras de classificação e associação, redes neurais ou Deep Learning 
• Aplicar ferramentas de Data Mining para resolver problemas de aprendizagem, interpretando os resultados obtidos, bem como a capacidade de conceber um sistema inteligente capaz de inferir novos conhecimentos
• Conhecer as bases de dados, desde as tradicionais até às não estruturadas, onde serão armazenados dados que requerem outros tipos de tratamento, tais como fluxos de áudio ou vídeo 
• Aprenda a importância da computação em nuvem para o processamento de grandes volumes de dados e como todos esta Big Data podem ser
• ingeridos em ferramentas que nos permitem obter e inferir padrões em dados aparentemente não ligados 
• Aprofundar o framework Hadoop e o seu sistema de ficheiros HDFS (Hadoop Distributed File System), fornecendo sistemas e técnicas para o armazenamento e processamento distribuído de grandes quantidades de dados 
• Saber como aplicar as ferramentas para o processamento paralelo: MapReduce, concebido pelo Google em 2004, ou Spark, atualmente sob os auspícios do Apache Software Foundation 
• Compreender como as plataformas de alto desempenho e baixa latência funcionam para a manipulação em tempo real de fontes de dados que precisam de responder às exigências de serviço que operam na gama de milissegundos 
• Oferecer aos estudantes uma visão de gestão a 360°, proporcionando-lhes um equilíbrio entre a preparação técnica e de gestão 
• Melhorar as capacidades de gestão e liderança para gerir equipas e projetos com sucesso 
• Tornar o estudante num líder resistente através da gestão de emoções, conflitos e crises, competências fundamentais no contexto atual; mas também serão fomentadas outras competências orientadas para a tomada de decisões, negociação e gestão da mudança 
• Adquirir as competências de gestão estratégica de projetos através da contribuição das melhores práticas recolhidas no âmbito do PMI, metodologias como a Kimball ou uma metodologia única no mundo: SQuID, desenvolvida por uma empresa espanhola com experiência em Big Data 
• Compreender a necessidade de segurança no armazenamento, gestão e acesso aos dados e conhecer os pilares da segurança da informação: integridade, confidencialidade, disponibilidade e rastreabilidade 
• Aprofundar a ética dos dados e as possíveis utilizações nas sociedades atuais
• Adquirir conhecimentos básicos para obter uma visão da relevância do marketing na estratégia de qualquer empresa e como a gestão eficaz das técnicas de análise de dados contribui para a definição de estratégias mais bem sucedidas para alcançar o mercado 
• Aprender a definir com precisão o consumidor, aprendendo competências específicas e encontrando e analisando a informação necessária 
• Obter informação baseada em dados de pesquisas efetuadas por utilizadores da web, a fim de definir uma estratégia baseada em realidades, ou seja, dados existentes 
• Saber diferenciar a oferta, proporcionando assim a capacidade de pensar da mesma forma que o consumidor, detetando os atributos que este deseja 
• Expandir o seu âmbito de conhecimentos na utilização de fontes abertas para combinar com outros dados existentes dentro da organização 
• Aprender como funciona um caso de aplicação no mundo real da Big Data em Marketing com MasterLead, que fornece um instrumento para avaliar a probabilidade de um lead se tornar um cliente 
• Aprender a representação gráfica dos dados através de estatísticas, mapas, diagramas ou esquemas com o objetivo de tornar os dados visíveis para um determinado público, mas sobretudo para trazer à tona a informação relevante escondida no conjunto de dados selecionados 
• Ser capaz de criar um storytelling com dados para compreender como representar os dados e as suas representações visuais
• Compreender o processo de análise visual de Keim, que mostra como aplicar as técnicas de Visual Analytics ao mundo dos negócios 
• Compreender os diferentes tipos de relatórios: estratégicos, operacionais e de gestão, bem como os tipos de gráficos e a sua função 
• Aprenda a utilizar a ferramenta Many Eyes da IBM que lhe permite criar diferentes tipos de visualizações de dados, tais como infografias, mapas, visualizações de contagem de palavras, gráficos de barras, etc. 
• Obtenha capacidades em três bibliotecas populares como Google Charts, JQuery plug-ins para visualizações e Data-Driven Organisations, também conhecida como
• D3, uma das bibliotecas mais poderosas atualmente no mercado 
• Para aprender em profundidade sobre outro conjunto de ferramentas que são amplamente utilizadas em vários setores tais como Matlab, Tableau, SAS Visual Analytics ou Power BI da Microsoft, onde poderá explicar a história de um conjunto de dados através de visualizações  

Objetivos específicos

Módulo 1. Visual Analytics no contexto social e tecnológico

• Compreender a nova dinâmica social, económica e empresarial global 
• Compreender o valor dos novos ambientes como uma oportunidade para o empreendedorismo 
• Desenvolver a capacidade de análise nos ambientes em mudança 
• Identificar e visar novos cenários e as suas oportunidades 
• Desenvolver um pensamento analítico e crítico para a tomada de decisões estratégicas 
• Compreender os novos perfis no contexto atual, a fim de definir estratégias adaptadas aos mesmos 
• Gerar valor diferenciado na nossa capacidade de decisão 
• Compreender o novo ambiente empresarial de modo a poder enfrentar os processos de transformação na organização 

Módulo 2. Análise e interpretação de dados

• Conhecer as diferentes teorias de análise e interpretação de dados 
• Identificar os descritores mais comuns para um conjunto de dados 
• Compreender e avaliar a aplicabilidade dos diferentes descritores a um conjunto de dados existente 
• Conhecer os testes de hipóteses e a sua aplicabilidade ao mundo da análise de dados
• Aprender a interpretar as diferentes técnicas de regressão existentes 

Módulo 3. Técnicas de análise de dados e IA

• Conhecer as diferentes técnicas de análise de dados 
• Conceber a estratégia conjunta de técnicas estatísticas e de inteligência artificial para o desenvolvimento de sistemas descritivos e preditivos aplicados à realidade de um conjunto de dados 
• Compreender o funcionamento e as caraterísticas das técnicas comuns de processamento massivo de dados
• Identificar técnicas orientadas para a análise estatística, a inteligência artificial e o processamento massivo de dados

Módulo 4. Ferramentas de análise de dados

• Conhecer os ambientes mais utilizados pelos data scientist 
• Saber como realizar o tratamento de dados em diferentes formatos a partir de diferentes fontes
• Aprender a necessidade de assegurar a veracidade dos dados como fase prévia ao seu processamento 
• Identificar as novas tecnologias como ferramentas pedagógicas na comunicação das diferentes realidades empresariais
• Conhecer as últimas tendências na criação de entidades inteligentes baseadas em Deep Learning e em redes neurais 

Módulo 5. Sistemas de gestão de bases de dados e paralelização de dados

• Conhecer as técnicas de inteligência artificial aplicáveis ao processamento massivo de dados em paralelo num determinado conjunto de dados e de acordo com requisitos previamente definidos
• Saber gerir grandes volumes de dados de forma distribuída
• Compreender o funcionamento e as caraterísticas das técnicas comuns de processamento massivo de dados
• Identificar as ferramentas comerciais de software livre orientadas para a análise estatística, inteligência artificial e processamento massivo de dados

Módulo 6. Data-driven soft skills na gestão estratégica em Visual Analytics

• Compreender e desenvolver o perfil do Drive aplicado aos ambientes de dados massivos 
• Compreender quais são e porque é que as competências avançadas de gestão criam valor diferencial para o cientista de dados 
• Desenvolver técnicas de comunicação e apresentação estratégicas 
• Compreender o papel da inteligência emocional no contexto de Visual Analytics 
• Identificar conceitos chave na gestão de equipas Ágeis 
• Desenvolver e potenciar o talento digital em organizações orientadas a dados 
• Desenvolver competências de gestão emocional como chave para ter organizações focadas na performance 

Módulo 7. Gestão estratégica de projetos de Visual Analytics e Big Data

• Conhecer as melhores práticas em PMI, aplicadas ao mundo dos Big Data 
• Aprender a metodologia Kimbal 
• Conhecer a metodologia SQuID e a sua aplicabilidade no desenvolvimento de projetos com grandes volumes de dados 
• Conhecer como se pode proporcionar privacidade em Big Data 
• Antecipar os riscos e benefícios éticos decorrentes da aplicação de técnicas de grandes volumes de dados que podem ocorrer numa situação da vida real 

Módulo 8. Análise do cliente Aplicar a Inteligência dos dados ao Marketing

• Conhecer os diferentes tipos de marketing e como são aplicados nas organizações e a sua influência na estratégia empresarial
• Ser capaz de conceber um sistema central de inteligência (CRM) para apoio à decisão baseado na análise e visualização de dados e centrado no contexto próprio da empresa
• Proporcionar uma introdução à web como fonte massiva de dados reais baseados em pesquisas de utilizadores que podem ser usados na tomada de decisões
• Analisar as tecnologias subjacentes aos diversos sistemas web 
• Desenvolver soluções de inteligência de fonte aberta, explorando as fontes de dados disponíveis
• Conhecer uma aplicação de dados para melhorar o marketing e as vendas nas organizações empresariais 

Módulo 9. Visualização interativa dos dados

• Conhecer como se podem visibilizar os padrões encontrados num conjunto de dados para gerar uma interpretação comum da realidade subjacente 
• Conhecer a escalabilidade de representações individuais 
• Compreender a diferença entre Visual Analytics e a visualização da informação 
• Conhecer o processo de análise visual de Keim 
• Avaliar os diferentes métodos de visualização de dados aplicáveis de acordo com a informação a transmitir

Módulo 10. Ferramentas de visualização

• Saber como gerar diagramas a partir de um conjunto de dados que representem visualmente a situação escolhida
• Ser capaz de combinar as diferentes técnicas estudadas para a concepção de visualizações originais
• Compreender como, a partir de um desenho e de um conjunto de dados anteriores, pode ser implementada uma visualização que satisfaça os requisitos definidos
• Identificar as necessidades de usabilidade e interatividade de um método de visualização de dados e ser capaz de elaborar uma nova versão da visualização que melhore estes aspetos
• Conceber um sistema que combine técnicas de captura e armazenamento de dados, bem como análise e visualização de dados, para representar padrões existentes nesse conjunto de dados

Uma viagem estimulante de crescimento profissional concebida para o manter interessado e motivado ao longo da capacitação’’