Especialização em Business Analytics
Objetivos educativos
The popularity of Data Science and Analytics has been steadily growing in the last few years, both in Industry and Academia. The Master degree Program in Data Science and Advanced Analytics, with a Major in Business Analytics, is aimed at market oriented people, who want to apply effective analytical models to different business problems, interpreting the results and their implications to the business, with the objective of taking data driven decisions to optimize the business process.
The best students of the 1st year of the Master in Data Science and Advanced Analytics will be invited for a 6 month paid internship, to be held during the 2nd year, in one of the program's partner institutions (Accenture, Grupo Ageas Portugal, SAS, Millennium BCP, Rebis Consulting, NOVA IMS and Tranquilidade).
This Program will provide a set of interdisciplinary skills and tools such as:
- Understanding of the main paradigms associated with large databases and data warehouses;
- Understanding the processes of decision making;
- Mastering data mining tools, in particular for "Big Data" related problems;
- Mastering the processes of creation and maintenance of descriptive and predictive models;
- Recognizing and applying the most effective analytical models to different business cases;
- Interpreting models and their implications to the business.
Applications - academic year 2020/2021
To complete the application, the applicant must register in NOVA IMS' Applications Portal, fill the form, upload their Curriculum Vitae, pay the application fee (€ 51), and submit the application in the end from April 14th to May 19th 2020. The selection process is based on the analysis of the applicant's academic and professional curriculum.
Caracterização geral
Código DGES
75121
Ciclo
Área de especialização
Grau
Mestre
Acesso a outros cursos
Coordenador
Data de abertura
Setembro 2020
Número máximo de admissões
Propinas
6.200€ (2 anos)
Horários
Diurno
Idioma de ensino
A disponibilizar brevemente
Requisitos para obtenção do grau ou diploma
Este percurso é um perfil de
Mestrado em Métodos Analíticos Avançados
Condições de acesso
The requirements for the applications are: a degree in a compatible field (complete until September 2020); analysis of the applicants' academic and professional curriculum.
Regras de avaliação
Estrutura
1º ano - semestre Outono | ||
---|---|---|
Código | Nome | ECTS |
200179 | Aprendizagem Automática | 7.5 |
200174 | Armazenamento e Recuperação de Dados | 4.0 |
200175 | Data Mining | 7.5 |
200178 | Estatística para a Ciência de Dados | 7.5 |
200211 | Programming for Data Science | 3.5 |
1º ano - semestre Primavera | ||
---|---|---|
Código | Nome | ECTS |
200180 | Aprendizagem Profunda | 3.5 |
200167 | Big Data Analytics | 7.5 |
200011 | Business Intelligence | 6.0 |
200014 | Business Process Management | 3.5 |
200208 | Casos de Negócio com a Ciência de Dados | 7.5 |
200142 | Inteligência Computacional para Otimização | 7.5 |
200207 | Modelação e Gestão de Big Data | 3.5 |
200181 | Text Mining | 4.0 |
200194 | Transformação Digital | 3.5 |
200176 | Visualização de Dados | 4.0 |
Opções | ||
200180 | Aprendizagem Profunda | 3.5 |
200167 | Big Data Analytics | 7.5 |
200011 | Business Intelligence | 6.0 |
200014 | Business Process Management | 3.5 |
200208 | Casos de Negócio com a Ciência de Dados | 7.5 |
200142 | Inteligência Computacional para Otimização | 7.5 |
200181 | Text Mining | 4.0 |
200194 | Transformação Digital | 3.5 |
2º ano - semestre Primavera | ||
---|---|---|
Código | Nome | ECTS |
200045 | Relatório de Estágio | 35.0 |
200042 | Dissertação | 60.0 |