Duração / Grau ou Diploma conferido / ECTS

212 Horas / PG / 38 ECTS

Data de inicio: 24 de outubro de 2025

CURSO EM REGIME DE B-LEARNING 

3ª edição

Bolsa Fundação José Neves (FJN)

A Pós Graduação em Data Science é um dos cursos do ISLA elegível para o programa ISA FJN. Candidata-te aqui.

Direção do Curso

 

  Professor Doutor Ricardo Vardasca

Informações

 243 305 880

 (custo da chamada para rede fixa nacional)

 info@islasantarem.pt

Apresentação

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, detecção 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. 

Objetivos

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.

Destinatários

Gestores, quadros técnicos e administrativos, promotores, coordenadores e outros profissionais, com formação em áreas e setores diversos e que procuram a aqusição 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)

Estudos Futuros

Esta formação pode ser creditada para efeitos de estudos superiores com grau nos termos definidos na alínea d) do número 1 do artigo 45.º do Decreto-Lei n.º 65/2018 de 16 de agosto.

Duração

212 Horas

Equipamentos e Instalações

A Instituição dispõe de condições adequadas ao ensino e particularmente aos cursos que ministra ao nível da formação teórica, bem como ao nível de formação prática e laboratorial.

O curso de PG em Data Science, lecionado em regime de b-learning, dispõe de plataforma Zoom 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. 

Plataformas de suporte

Vagas

20 alunos por turma (abertura do curso sujeita a número mínimo de inscrições).

Modelo da formação

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

Horário

• As sessões à distância (online) serão agendadas de acordo entre professores e estudantes.
• As sessões presenciais serão realizadas ao sábado (09h00-13h00 e 14h00-18h00), em média, com uma periodicidade mensal.

Plano de Estudos

Unidade de Formação	Horas	ECTS
Fundamentos da Ciência de Dados	8	1
Tecnologias de Bases de dados | Data Mining	16	3
Programação para a Ciência de Dados	28	5
Amostragem e Análise de Dados	16	3
Métodos Estatísticos | inferência Estatística	28	5
Aprendizagem Automática	28	5
Processamento de Big Data	16	3
Sistemas Inteligentes	28	5
Segurança, Ética e Privacidade	8	1
Projeto Aplicado de Data Science	36	7
Total	212	38

Corpo docente

Nome	Habilitações académicas | Profissionais
Domingos Martinho	Doutor | Especialista em Ciências Informáticas
Fernando Bento	Doutor | Especialista em Ciências Informáticas
Marco Tereso	Mestre em Ciências Informáticas
Pedro Sobreiro	Doutor | Ciências Informáticas
Raquel Ascenso	Mestre em Modelação Estatística e Análise de Dados
Ricardo Vardasca	Doutor | Ciências Informáticas

 

Propinas