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Conheça melhor a formação Microcredenciada em Análise de Dados: Especialização em Dados
No âmbito do programa IPVC OCEAN, o Politécnico de Viana do Castelo promove uma série de ações de formação microcredenciadas, centradas nas áreas da sustentabilidade, das smart cities e da análise de dados. Cada ação de formação microcredenciada apresenta três níveis: inicial, intermédio e avançado. A cada nível corresponderá um número específico de créditos, que poderão, na sua soma, ser utilizados numa pós-graduação específica.
Aqui fique a conhecer a ação microcredenciada em Análise de Dados: Especialização em Dados de nível avançado.
A formação microcredenciada em Análise de Dados: Especialização em Dados insere-se apenas na CNAEF 481 – Ciências Informáticas. A formação irá funcionar em regime online, com índole teórica e teórico-prática. Recorrendo a um método de aprendizagem centrado no formando, a formação centra-se em casos práticos, reforçando a criatividade e o espírito crítico do mesmo, através da realização de exercícios práticos.
As competências adquiridas capacitam os formandos a compreender e aplicar conceitos fundamentais de Big Data, análise de séries temporais e machine learning, bem como a utilizar tecnologias e ferramentas associadas para lidar com grandes volumes de dados, extrair insights significativos e desenvolver modelos preditivos. Além disso, habilitam-nos a abordar questões éticas e de governança relacionadas com a análise de dados e machine learning, garantindo a conformidade com regulamentações de proteção de dados e promovendo a segurança e a responsabilidade social na aplicação destas tecnologias.
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A metodologia de ensino combina elementos de aprendizagem expositivo, demonstrativo e ativo utilizando materiais de apoio como apresentações em PowerPoint (PPT), casos práticos e exercícios. Os formandos têm assim a oportunidade de adquirir conhecimento através da informação fornecida pelo formador durante as sessões de formação, para além do conhecimento adquirido na análise de estudos de caso e exercícios práticos. Desta forma, os/as formandos/as são capazes de praticar e consolidar o que aprenderam, com o auxílio do/a formador/a.
Os recursos tecnológicos e informáticos permitem o acesso aos materiais do curso, exercícios e recursos adicionais. Estes recursos permitirão também uma comunicação facilitada entre formador/a e formandos/as, permitindo interações assíncronas e síncronas, como fóruns de discussão, chats e videoconferências.
A formação de nível avançado confere 6 créditos (ECTS).
O formando que completar com êxito as três ações microcredenciadas de nível avançado – Smart Cities: Estratégias para Territórios Inteligentes, Sustentabilidade: Liderança Sustentável e Análise de Dados: Especialização de Dados – ficará com 18 ECTS. Ao completar mais 12 ECTS em ações de curta duração do IPVC de nível 7 em áreas afins, poderá obter o diploma de pós-graduado em Cidades Inteligentes e Sustentáveis.
PRR BDA: Blue Design Alliance
Access
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Conhecimento avançado em bases de dados e noções básicas de inteligência artificial (IA)/machine learning (ML) e experiência em análise de dados e programação, preferencialmente em linguagens como Python e/ou R e SQL. Formação adequada para pessoas com qualificação de nível de licenciatura (nível 6 EQF). Apenas possível para >18 anos.
Conteúdos programáticos:
Goals
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Study Plan
Curricular Unit | Area | Type | Contact hours | ECTS | PUC |
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Especialização em Dados | EIM | S1 | TP:54.00 | 6.00 | Consult |
Partnerships and internships
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Ricardo Neves | neves.ricard.pires@gmail.com
Licenciado em Economia pela Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra, Pós-graduado em Applied Artificial Intelligence & Machine Learning pelo ISEG-Universidade de Lisboa e é Mestrando em Estatística Computacional na Universidade Aberta. Certificado pela Google como Tensorflow Developer e frequentou formações profissionais em programação e desenvolvimento de base de dados. Foi Bolseiro de Gestão de Ciência e Tecnologia na Universidade de Coimbra e Bolseiro de Investigação no Departamento de Estatística e Investigação Operacional da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Atualmente exerce o cargo de Engenheiro de Dados no BNP Paribas.