Pós-Graduação Data Science Aplicada, Big Data e AI

A Pós-graduação em Applied Data Science, Big Data & AI da Lusófona Executive School, em parceria com Claranet Portugal, prepara profissionais para transformar dados em vantagem competitiva. Destina-se a gestores, analistas e decisores que desejam aprofundar conhecimentos em data science, machine learning e inteligência artificial, aplicando-os à estratégia empresarial. O programa combina teoria e prática, capacitando os participantes a extrair insights valiosos, otimizar processos e tomar decisões baseadas em dados. Com um corpo docente de referência e foco em aplicações reais, esta pós-graduação é essencial para quem quer liderar na era da data-driven economy.

As habilitações de acesso correspondem ao grau de licenciatura ou equivalente. Podem ainda ser admitidos à inscrição no curso não licenciados, mas detentores de um currículo profissional que seja reconhecido como atestando capacidade para a realização do curso tendo de ser avaliado pelos coordenadores do curso.

Artificial Intelligence and Applications - 12h · 2 ECTS - Conceitos fundamentais e evolução da IA - Áreas de aplicação e seleção de oportunidades - Responsabilidade, ética e adoção consciente Data Engineering & Workflow Automation - 18h · 3 ECTS - Modelação de dados e fundamentos de SQL - Pipelines, processos ETL e automação de workflows - Data warehouses, data lakes e integração de fontes - Princípios de processamento e escalabilidade de dados Deep Learning Neural Networks - 12h · 2 ECTS - Fundamentos de redesÏeuronais e principais módulos: Tensorflow, Keras e Pytorch - Inicialização, otimização e pré-processamento - Overfitting e aplicação a casos de negócio Digital Transformation and Data Driven Business Models - 14h · 2 ECTS - Digitização, digitalização e transformação digital - Arquiteturas e plataformas modernas de dados - Ciclo de vida dos dados e modelos de negócio data-driven Final Project - 12h · 2 ECTS - Enquadrar: Definir o problema, os objetivos e os critérios de sucesso. - Preparar: Adquirir, limpar, explorar e estruturar os dados. - Construir: Selecionar métodos, desenvolver e testar a solução. - Comunicar: Explicar resultados, limitações e valor para a decisão. Introduction Machine Learning - 12h · 2 ECTS - Regressão linear, múltipla e logística - Árvores de decisão, random forests e classificação - Naive Bayes e XGBoost - Preparação de dados para modelação; avaliação e Ïtimização de modelos Programming Crash-Course (Python) - 12h · 2 ECTS - Tipos de dados, variáveis, operadores e funções - Controlo de fluxo, iterações e compreensões - Módulos, pacotes, ficheiros e paradigmas de programação Programming for Data Science - Analyzing & Visualizing Data - 16h · 3 ECTS - Stack Python, estruturas, carregamento e persistência - Pré-processamento, qualidade e enriquecimento dos dados - Análise exploratória, inferências e representações gráficas - Data storytelling e visualizações de elevado impacto Statistics Fundamentals - 12h · 2 ECTS - Estatística descritiva e distribuições de dados - Probabilidade, testes de hipóteses e inferência - Regressão, ANOVA e interpretação de resultados

Filipa Peleja, formadora da Claranet Portugal, é doutorada em Machine Learning e tem um MBA. Liderou equipas de Data Science em telecomunicações e retalho, transformando dados em insights acionáveis. Trabalhou na Levi Strauss & Co., Yahoo! Research Labs e Vodafone. É professora convidada e lidera um bootcamp que apoia mulheres na transição para carreiras tecnológicas. João Curado Silva, formador da Claranet Portugal, é licenciado em Matemática Aplicada às Probabilidades e Estatística e mestre em Estatística. Tem 21 anos de experiência em dados, transformação digital e IA, nos setores privado e público. Liderou iniciativas de dados abertos, smart cities e IA ética. É representante AP em grupos da OCDE, UE e Digital Nations. Ricardo Ferreira, formador da Claranet Portugal, é Partner da Clevernet, consultor e programador sénior, com 16 anos de experiência. Especialista em Python, atua em aplicações web, APIs, engenharia de dados e automação. Trabalha também com Java e Go. É formador em Data Science, Machine Learning, programação, bases de dados, Apache Kafka, Apache Spark e Elasticsearch.

Esta pós-graduação destina-se a profissionais que desejam dominar a ciência de dados e inteligência artificial para tomar decisões estratégicas baseadas em dados. O programa é ideal para:

• Gestores e Executivos (CTOs, CIOs, CDOs, CEOs, Diretores de Operações e Inovação)
  Profissionais que precisam de compreender o impacto dos dados e da IA na competitividade das organizações, promovendo a transformação digital e modelos de negócio data-driven
• Analistas de Negócios e Estratégia
  Especialistas que trabalham na identificação de tendências, otimização de processos e apoio à tomada de decisão com base em dados
• Profissionais de TI e Engenharia de Software
  Engenheiros, arquitetos de software e administradores de sistemas que pretendem aprofundar conhecimentos em Data Engineering, Machine Learning e IA, bem como aprender a desenvolver pipelines de dados automatizados
• Cientistas e Analistas de Dados
  Profissionais que querem aprimorar competências técnicas, como manipulação de grandes volumes de dados, modelação estatística e criação de algoritmos avançados
• Financeiros e Especialistas em Risco
  Analistas financeiros, gestores de risco e economistas que precisam de utilizar modelos preditivos e análise estatística avançada para suportar a tomada de decisão
• Consultores e Empreendedores Tecnológicos
  Quem deseja lançar produtos e serviços inovadores baseados em data science e IA, criando vantagem competitiva em diversos setores