Pós-Graduação em Marketing Intelligence

Objetivos educativos

A Pós-Graduação em Marketing Intelligence visa a formação de gestores, técnicos e outros profissionais de marketing capacitados para liderar e orientar a recolha e organização, análise, exploração e disseminação de informação em marketing nas organizações.

Esta especialização dirige-se a todos aqueles que assumem funções e/ou responsabilidades na área dos Sistemas de Informação. Os gestores e técnicos que exercem funções nas áreas de Gestão da Organização e Informática, na Coordenação de Projectos de Sistemas de Informação, no Desenvolvimento de Sistemas de Informação, na Gestão da Informação, na Auditoria Informática, na Qualidade dos Sistemas de Informação ou na Gestão Estratégica dos Sistemas de Informação são, entre outros, alguns dos destinatários desta especialização.

O curso tem como objetivos específicos a formação de técnicos e gestores capazes de:

- Desenvolver estratégias, metodologias e instrumentos de gestão de marketing;

- Conhecer o comportamento dos clientes e conceber e gerir políticas de relacionamento com os mesmos;

- Dominar os processos e ferramentas utilizados para o armazenamento, organização e acesso à informação de marketing no contexto das organizações;

- Utilizar as diversas metodologias e ferramentas de exploração e análise, de forma a reduzir os níveis de incerteza associados à resolução de problemas de marketing;

- Conceber e desenvolver sistemas e tecnologias de informação que supram as necessidades de informação de marketing no contexto das organizações.

Caracterização geral

Código DGES

4956

Ciclo

Cursos de pós-graduação

Grau

Não confere

Acesso a outros cursos

Coordenador

Roberto Henriques

Data de abertura

Número máximo de admissões

Propinas

Horários

Idioma de ensino

A disponibilizar brevemente

Requisitos para obtenção do grau ou diploma

Para a atribuição do diploma de pós-graduação em Marketing Intelligence, os alunos têm que realizar 60 ECTS, dos quais 41,5 em unidades curriculares obrigatórias, e aos restantes 18,5 em optativas escolhidas pelos alunos de entre uma vasta oferta de unidades curriculares. 

Condições de acesso

Os requisitos para poder efetuar a candidatura são: licenciatura em área compatível (concluída até setembro de 2019); Análise ao currículo académico e profissional do candidato.

Regras de avaliação

Estrutura

1º ano - semestre Outono
Código Nome ECTS
200187 Estratégia e Inovação em Marketing 7.5
200197 Gestão de Marca 4.0
200196 Marketing Digital e Comércio Eletrónico 7.5
Opções
200204 Análise de Redes Sociais 4.0
200185 Análise Estatística 7.5
200159 Atuariado Vida e Não-Vida 7.5
200012 Business Intelligence I 7.5
200201 Ciência dos Dados para Marketing 7.5
400082 Digital Analytics 7.5
200070 Gestão de Serviços de Tecnologias de Informação 4.0
200071 Gestão do Conhecimento 7.5
200193 Gestão e Armazenamento de Dados 4.0
200160 Investimentos Financeiros e Gestão de Carteiras 7.5
200189 Métodos Analíticos Descritivos em Marketing 0.0
200165 Métodos Descritivos de Data Mining 7.5
200090 Métodos Econométricos 7.5
200101 Operações Bancárias e Seguradoras 7.5
200199 Pré-processamento de Dados 3.5
200192 Privacidade de Dados, Segurança e Ética 4.0
1º ano - semestre Primavera
Código Nome ECTS
200170 Consumer Behavior Insights 7.5
200049 Estudos de Mercado 7.5
200188 Métodos Analíticos e Engenharia de Marketing 7.5
Opções
200198 Análise de Dados Discretos 4.0
200191 Análise de Séries Temporais 4.0
200205 Análise de Variância 4.0
200186 Análise Multivariada Aplicada 7.5
200203 Aprendizagem Automática em Marketing 7.5
200210 Arquiteturas de Sistemas de Informação 3.5
200167 Big Data Analytics 7.5
200202 Big Data para Marketing 7.5
200013 Business Intelligence II 7.5
200014 Business Process Management 3.5
200163 Desenho Experimental 4.0
200195 Desenvolvimento de Sistemas de Informação 4.0
400020 Direção de Sistemas de Informação 3.5
200068 Gestão de Projectos de Informação 4.0
200069 Gestão de Risco 7.5
200073 Gestão dos Sistemas de Informação 3.5
200190 Métodos Analíticos Preditivos em Marketing 7.5
200088 Métodos de Previsão 3.5
200166 Métodos Preditivos de Data Mining 7.5
200097 Modelos de Solvência 7.5
200200 Otimização de Motores de Pesquisa 4.0
200161 Riscos de Mercado e de Crédito 7.5
400081 Social Media Analytics 7.5
200184 Teoria e Métodos de Amostragem 7.5
200194 Transformação Digital 3.5