Análise de Dados / data Analysis

Apresentação

A Data Corner, membro oficial do Pack for Skills and EIT Deep Tech Initiative no âmbito da Comissão Europeia (CE), cuja participação com o Instituto Politécnico de Setúbal, no âmbito do projeto SONDA2026, na oferta desta proposta formativa pretende contribuir para o objetivo da CE de requalificar um milhão de profissionais de deep tech na Europa até 2025. 
Em conjunto com os cursos breves baseados em projetos em engenharia de dados e em ciência de dados, este curso foi desenhado para um público-alvo interessado em adquirir competências práticas nestas três categorias de análise de dados em num curto período de tempo (3-4 meses) e usá-los para lidar com problemas reais.
Além disso, os participantes nestas formações terão um perfil online na plataforma Elites Galaxy, que é reconhecida pelo programa Pact for Skills da Comissão Europeia como uma rede social inovadora para aprendizagem ao longo da vida.
Este curso foi desenhado para um público-alvo com algum conhecimento em análise de dados, interessados em melhorar as suas competências em técnicas relacionadas com a limpeza de dados, análise exploratória de dados, visualização de dados, construção de painéis interativos (Dashboards) e produção de insights que auxiliam na tomada de decisões baseadas em dados. O curso assenta na execução de projetos, fornecendo aos participantes experiência prática na aplicação destas técnicas em cenários do mundo real. Os participantes serão treinados para desenvolverem atividades em equipa de forma a resolverem desafios típicos de projetos de análise de dados, apresentados em sessões práticas (Hands-on Trainning). 
Serão utilizadas ferramentas de análise de dados (e.g., Excel, Tableau e Python), paraaprenderem a construir painéis interativos de análise de dados. Serão apresentados os fundamentos do ciclo de vida de um projeto de análise de dados, desde a recolha de dados até à fase de apresentação de resultados. No final do curso, os participantes serão capazes de 
realizar limpeza e análise de dados, aplicar técnicas para criar visualizações de dados eficazes e apresentar insights para apoio à tomada de decisões baseadas em dados, com foco em organizações com uma cultura orientada por dados. Os participantes terão oportunidade de participar num hackathon de análise de dados, o que lhes permitirá aplicar o conhecimento e capacidades recém-adquiridas na resolução de problemas do mundo real usando técnicas de 
análise de dados.

In English:

Data Corner, official member of the Pack for Skills and EIT Deep Tech Initiative within the scope of the European  Commission (EC), whose participation with the Polytechnic Institute of Setúbal, within the scope of the SONDA2026 project, in offering this training proposal intends to contribute to the objective of EC to retrain one million deep tech professionals in Europe by 2025.
In conjunction with the project-based short courses in data engineering and data science, this course is designed for individuals who wish to acquire practical skills in these categories of data analysis in a short period of time (3-4 months) and use them to deal with real problems.
In addition, all participants in these training courses will have an online profile on the Elites Galaxy platform, which is recognized by the European Commission's Pact for Skills program as an innovative social network for lifelong learning.
This course is designed for individuals with some background in data analysis who wish to enhance their skills in data cleaning, exploratory data analysis, data visualization, building interactive dashboards, and producing actionable insights that aid in making data-driven decisions. The course is project-based, providing participants with practical experience applying these techniques to real-world scenarios. Participants will also be trained in teamwork and have opportunities to work on data analytics projects in hands-on sessions. They will be introduced to various data analysis platforms such as Excel, Tableau, and Python and learn how to build interactive data analysis dashboards using these tools. Additionally, participants will learn about the analytics project life cycle from data collection to presentation of results. By the end of the course, participants will be able to conduct data cleaning and analysis, create effective data visualizations, and present actionable insights for data-driven decision-making in a data-driven organization. Additionally, trainees will also have the chance to participate in data analytics hackathons, which will enable them to put their newly acquired skills to the test by solving real-world problems using data analysis techniques.

Objetivos e Competências

  • Dominar os conceitos e técnicas essenciais de limpeza de dados, visualização de dados, análise exploratória de dados e construção de painéis interativos de análise de dados usandodiferentes ferramentas.
  • Adquirir experiência de trabalho em equipa e envolverem-se em projetos práticos de análise de dados por meio de sessões práticas.
  • Resolver desafios concretos na área da análise de dados. Oportunidade de participar em hackathons de análise de dados onde podem aplicar, de forma pragmática, os conhecimentos apreendidos na resolução de um problema do mundo real, entregando uma solução de análise de dados.
  • Familiarizar os estudantes com a realização de trabalhos de pesquisa no domínio da análise de dados.

In English:

  • Training the participants to learn the essential concepts and techniques of data cleaning, data visualization, exploratory data analysis, and building interactive data analysis dashboards on different tools.
  • Training all candidates to learn teamwork skills and practically get involved in data analytics projects through hands-on sessions.
  • Attending data analytics hackathons to practically apply what they learned to solve a real-world problem by delivering a data analytics solution.
  • Getting familiar with performing research works in the data analytics domain.

Estrutura curricular / Conteúdos:

  • Introdução à Análise de Dados, IA e Aprendizagem de Máquina
  • Introdução à IA Generativa e LLM (Modelos de Linguagem Grande)
  • Diferentes tipos de análise de dados: Descritiva, Diagnóstica, Preditiva e Prescritiva
  • Como ter uma Organização Orientada a Dados (OOD)
  • Conceitos essenciais sobre visualizações de dados
  • Ciclo de vida do projeto de análise
  • Técnicas avançadas de análise no Excel
  • Construção de painéis de análise no Excel
  • Introdução ao Tableau
  • Construção de painéis no Tableau
  • Introdução à Programação em Python
  • Técnicas de Limpeza de Dados em Python
  • Análise Exploratória de Dados em Python
  • Trabalhos de pesquisa e apresentação de seminários em áreas relacionadas 

In English:

  •  Introduction to Analytics, AI, and Machine Learning
  • Introduction to Generative AI and LLM (Large Language Models)
  • Different types of data analysis: Descriptive, Diagnostic, Predictive, and Prescriptive
  • How to have a Data-Driven Organization (DDO)
  • Essential concepts about data visualizations
  • Analytics project life cycle
  • Excel advanced analytics techniques
  • Building Analytics dashboards in Excel
  • Introduction to Tableau
  • Building Dashboards in Tableau
  • Introduction to Python Programming
  • Data Cleaning techniques in Python
  • Exploratory Data Analysis in Python
  • Research works and presenting the seminar in the related fields
  •  Implementing ChatGPT in Python
  •  Reviewing the techniques of Prompt Engineering and Generative AI
  •  Research works and presenting the seminar in the related fields

Créditos ECTS

6 ECTS

Metodologias de Ensino / Aprendizagem

  • Ensino expositivo para a transmissão dos fundamentos teóricos em domínios relacionados com a análise de dados.
  • Realização de aulas práticas baseadas em projetos, onde os estudantes aprendem e aplicar as os referenciais teóricos em projetos do mundo real.
  • Atribuição de um projeto final para que os estudantes possam aplicar e demonstrar o conhecimento aprendido
  • Realização de sessões de mentoria onde os estudantes são acompanhados por docentes, esclarecer dúvidas e receber feedback sobre progressos alcançados.
  • Incentivar os estudantes a realizarem trabalhos de pesquisa para explorar novidades nos domínios de análise de dados e manterem-se atualizados com as tendências mais recentes .
  • Realização de hackathons com oportunidades para os estudantes formarem grupos de trabalho com colegas nos domínios engenharia de dados, ciência de dados e análise de dados. 
  • Este tipo de eventos (hackathon) proporcionará uma oportunidade para os estudantes praticarem atividades em equipa com base em cenários

In English: 

  • Begin by teaching the essential concepts and theoretical background of related data analytics domains.
  • Provide project-based training sessions where students can learn and apply the theories in real-world projects through hands-on sessions.
  • Assign a final project that students can work on to demonstrate all their learning through a real-world project.
  • Schedule mentoring sessions where students can seek help from instructors, ask questions, and receive feedback on their progress.
  • Encourage students to conduct research works to explore the latest advances in the studied data analytics domains and stay updated with the latest trends.
  • Host hackathons to create opportunities for students to build teams with other students in data science, data engineering, and data analysis domains. This hackathon will provide them with a chance to practice teamwork activities in real-world scenarios and solve real-world problems from three points of view: data engineering, data science, and data visualization.

Responsabilidade do Curso

Prof. Gabriel César Ferreira Pestana

Carga Horária, Horário e Período de Funcionamento

O curso tem uma duração de 162 horas, das quais 36 são de contacto (teórico-práticas) em regime online através da plataforma Microsoft Teams. Aulas e materiais lecionadas em Inglês.

In English:

The course has a duration of 162 hours, of which 36 are contact (theoretical-practical) and e-learning.

Destinatários

São destinatários desde curso são trabalhadores de empresas industriais ou de serviços, estudantes, ou público em geral com interesse em desenvolver competências na área da análise de dados.

In English:

This course's is designed to workers from industrial or service companies, students, or the general public interested in developing skills in the area of data analysis.

Vagas

Brevemente disponível

Propina

Brevemente disponível.

Processo de Candidatura

Brevemente disponível

Critérios de Seriação e de Seleção

Brevemente disponível

Júri

O júri do concurso de acesso é composto por: Brevemente disponível
Presidente: 
Vogais: 

Edital | Candidatura (brevemente disponível)