Master en Big Data e Business Analytics

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"O Master in Business Analytics e Big Data, desenvolvido em parceria com a multinacional tecnológica Indra, fornece uma visão global das tecnologias Big Data e a sua aplicabilidade, bem como uma formação prática em técnicas analíticas para negócios (Business Analytics), ou seja, na aplicação das técnicas da Data Science para problemas de negócios.
A redução nos custos de armazenamento de informações digitais e a generalização de tecnologias de virtualização e computação em cloud permitiram um desenvolvimento extraordinário das possibilidades de extrair valor de dados em empresas e instituições.
Este contexto levou ao surgimento de novos papéis profissionais como o Data Scientist e levou a uma reformulação das tecnologias de processamento de dados, pois exigem atualização e reorientação de profissionais de TIC e outras áreas de negócios.
Assim, o programa responde à necessidade de conhecer de forma prática e aplicada o uso de tecnologias e métodos de análise de dados."

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About this course

"Os perfis podem ser de três tipos:
Perfis TIC: informáticos ou formados em engenharias relacionadas, profissionais que tenham desenvolvido a sua carreira em desenvolvimento de software ou na administração de sistemas de TI; Perfis quantitativos: licenciados em áreas com uma componente quantitativa, como estatística e matemáticas, que queiram aumentar as suas competências com técnicas de aquisição, armazenamento e gestão de dados, assim como adquirir novas capacidades analíticas; Perfis de negócio: licenciados e profissionais de diferentes áreas da empresa e economia que queiram especializar-se em análise do negócio, adquirindo um background sólido no manuseamento estatístico e na compreensão da tecnologia tanto ao nível do negócio assim como na sua aplicação técnica.
É recomendável que o aluno tenha conhecimentos de programação em Python e R, assim como de bases de dados (relacionais, NoSQL) e Hadoop ou similares."

Licenciatura ou experiência profissional equivalente.

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Subjects

  • E-business
  • Diploma UCJC
  • Diploma IMF
  • Certificado do Curso de Inglês

Course programme

"MÓDULO I
Fundamentos tecnológicos para processamento de dados
Uso de máquinas virtuais e Command Shell
Fundamentos de programação em Python
Noções básicas de bases de dados relacionais
Fundamentos das Tecnologias da Internet
Partilha de dados, código e recursos em repositórios
Fundamentos do processamento de dados (Python)
MÓDULO II
Modelos e Aprendizagem Estatística
Processamento de dados com R
Análise exploratória de dados
Inferência estatística
Aplicação de Modelos Lineares
Aprendizagem estatística
Outros modelos estatísticos
MÓDULO III
Aprendizagem Aplicada
Introdução à Aprendizagem Automática
Modelos Supervisionados
Modelos não supervisionados
Recursos de engenharia e seleção de modelo
Modelos Connectionist
Descoberta de associações
MÓDULO IV
Exploração de texto e processamento de linguagem natural (PLN)
Introdução às técnicas de tratamento da linguagem natural
PLN Tools I
Ferramentas PLN II
Text Mining I: Classificação
Text Mining II: Agrupamento
Outras aplicações e técnicas PLN
MÓDULO V
Inteligência e visualização de negócios
Introdução ao Business Intelligence
Armazenamento de Dados e Bases de Dados Analíticas
Ferramentas de extração, transformação e carregamento
Aplicações de Inteligência de Negócios
Fundamentos da Visualização de Dados
Ferramentas de visualização
MÓDULO VI
Grande infra-estrutura de dados
Processamento de dados com Hadoop
Ferramentas Hadoop
Processamento de dados com Spark
Arquiteturas de streaming
Componentes das Arquiteturas de Streaming
Plataformas e Apis na nuvem
MÓDULO VII
Armazenamento e integração de dados
Bases de dados não convencionais
Modelos de base de dados em documentos
Modelos de base de dados em colunas
Modelos de base de dados em gráficos
Modelos de base de dados em valor-chave
Aquisição de dados
MÓDULO VIII
Valor e Contexto do Big Data Analytics
O Caso de negócios Big Data
Projetos de grandes dados
Aplicações analíticas por setores
Tecnologias emergentes no Google Analytics
Gestão de equipes e métodos flexíveis
Aspetos regulatórios do processamento de dados
MÓDULO IX
Aplicações analíticas
Estudo de caso do Scalable Analytics
Estudo de caso do Analytics em redes sociais
Estudo de caso na Internet das coisas
Estudo de caso em Análise Financeira
Estudo de caso no Customer Analytics
Estudo de caso das Técnicas de Recomendação
MÓDULO X
Trabalho Final
CURSO I
Curso de Inglês
Básico, Pré-Intermédio, Intermédio ou Avançado
O aluno poderá escolher um dos quatro níveis "

Additional information

"Metodologia e-Learning: Todos os conteúdos estarão à disposição no campus virtual universitário 24 horas por dia, os 7 dias da semana, sem qualquer obrigatoriedade de horário pelo que se torna extremamente flexível. Desta forma, torna-se simples conciliar uma vida profissional ativa com uma formação académica de excelência.
Todos os conteúdos estão atualizados com grande rigor técnico, são de fácil compreensão e têm uma clara vocação prática."

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