Forme-se sob a orientação dos melhores professores, com o sistema educativo mais inovador e a segurança e solvência da TECH Global University’’

Ao longo dos anos, a Big Data tornou-se inseparável das nossas vidas. A maioria da população utiliza dispositivos eletrónicos ou tecnologias que estão constantemente a recolher dados. Esta informação é de grande valor para as empresas, uma vez que lhes permite utilizar estes relatórios para melhorar, por exemplo, o processo de criação de novos produtos ou para resolver potenciais deficiências empresariais. 

Atualmente, a recolha e armazenamento dos triliões de dados produzidos todos os dias melhorou consideravelmente. No entanto, existem deficiências significativas na capacidade humana de analisar esta informação e, por conseguinte, há necessidade de ferramentas ou métodos automáticos para facilitar esta tarefa. 

A utilização de técnicas de Visual Analytics permite uma melhor tomada de decisões, combinando o conhecimento humano com a enorme capacidade de processamento e armazenamento de dados dos computadores para encontrar soluções para problemas complexos. 

Em resposta à crescente necessidade de profissionais especializados em Visual Analytics e Big Data, este prestigiado programa foi criado para proporcionar aos participantes uma visão estratégica da aplicação de novas tecnologias de análise de dados ao mundo empresarial, para o desenvolvimento de serviços inovadores baseados na informação analisada. 

Ao longo destes meses de aprendizagem, o aluno terá uma visão completa dos últimos desenvolvimentos na análise de dados que os levará pelo caminho educacional mais intensivo, para os preparar para o perfil estrelado no momento, mergulhando em áreas de estudo em expansão, tais como:

• Técnicas de análise de dados 
• Captura e armazenamento da informação 
• Técnicas de inteligência artificial 
• Engenharia para processamento de dados massivamente paralelos 
• Técnicas e ferramentas de visualização 

Uma oportunidade única de se especializar num setor em crescimento e de se destacar como profissional de sucesso 

Aplica as mais recentes técnicas em Visual Analytics ao trabalho de dados, aproveitando a enorme capacidade que resulta da combinação do conhecimento humano e do poder de armazenamento dos computadores’’

Este Mestrado em Visual Analytics e Big Data conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático do livro fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo a fim de melhorar a aprendizagem 
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras 
• Palestras teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual 
• A disponibilidade de acesso ao conteúdo a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

Ser-lhe-ão fornecidos materiais e recursos pedagógicos inovadores que facilitarão o processo de aprendizagem e a retenção dos conteúdos aprendidos durante um período de tempo mais longo’’

O corpo docente do curso inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio. 

Graças ao seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, o profissional terá acesso a uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente de simulação que proporcionará um programa imersivo programado para se formar em situações reais. 

A conceção deste programa baseia-se na Aprendizagem Baseada nos Problemas, através da qual o instrutor deve tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do programa académico. Para tal, o profissional terá a ajuda de um sistema inovador de vídeos interativos feitos por especialistas de renome com vasta experiência. 

Uma capacitação muito completa, criada com um objetivo de qualidade total centrado em levar os nossos alunos ao mais alto nível de competência"

Uma atualização completa que lhe dará as competências de trabalho de um especialista em análise de dados. 

O Mestrado está configurado como uma viagem muito completa através de cada um dos conhecimentos necessários para compreender e assumir as formas de trabalhar neste campo. Com uma abordagem centrada na aplicação prática que lhe permitirá crescer como profissional desde o primeiro momento de capacitação.

Um currículo abrangente centrado na aquisição de conhecimentos e na sua conversão em competências reais, criado para o impulsionar à excelência’’

Módulo 1. Visual Analytics no contexto social e tecnológico

1.1. As ondas tecnológicas em diferentes sociedades Para uma ‘Data Society’
1.2. A globalização. Contexto mundial geopolítico e social
1.3. Ambiente VUCA. Viver sempre no passado
1.4. Conhecendo as novas tecnologias: 5Ge IoT
1.5. Conhecendo as novas tecnologias: Cloud e Edge Computing
1.6. Critical Thinking em Visual Analytics
1.7. Os know-mads. Nómadas entre os dados
1.8. Aprender a empreender em Visual Analytics
1.9. Teorias de antecipação aplicadas ao Visual Analytics
1.10. O novo meio empresarial. Transformação digital

Módulo 2. Análise e interpretação de dados

2.1. Introdução às estatísticas
2.2. Medidas aplicáveis ao tratamento de informação
2.3. Correlação estatística
2.4. Teoria da probabilidade condicional
2.5. Variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade
2.6. Inferência bayesiana
2.7. Teoria de mostras
2.8. Intervalos de confiança
2.9. Contrastes de hipóteses
2.10. Análise da regressão

Módulo 3. Técnicas de análise de dados e IA

3.1. Análise Preditiva 
3.2. Técnicas de avaliação e seleção de modelos 
3.3. Técnicas de otimização linear 
3.4. Simulação de Monte Carlo 
3.5. Análise de cenários 
3.6. Técnicas de Machine Learning 
3.7. Analítica web 
3.8. Técnicas de Text Mining 
3.9. Métodos em processamento Linguagem Natural (PNL) 
3.10. Análise de redes sociais 

Módulo 4. Ferramentas de análise de dados

4.1. Ambiente R de Data Science
4.2. Ambiente Python de Data Science
4.3. Gráficos estáticos e estatísticos
4.4. Tratamento de dados em diferentes formatos e diferentes fontes
4.5. Limpeza e preparação de dados
4.6. Estudos exploratórios
4.7. Árvore de decisão
4.8. Regras de classificação e de associação
4.9. Redes neuronais
4.10. Deep Learning

Módulo 5. Sistemas de gestão de bases de dados e paralelização de dados

5.1. Bases de dados convencionais
5.2. Bases de dados não convencionais
5.3. Cloud computing: gestão distribuída de dados 
5.4. Ferramentas de ingestão de grandes volumes de dados
5.5. Tipos de paralelismos
5.6. Processamento de dados em streaming e tiempo real
5.7. Processamento paralelo: Hadoop
5.8. Processamento paralelo: Spark
5.9. Apache Kafka

5.9.1.  Introdução a Apache Kafka
5.9.2. Arquitetura
5.9.3. Estrutura de dados
5.9.4. APIs Kafka
5.9.5. Casos de utilização

5.10. Cloudera Impala

Módulo 6. Data-driven soft skills na gestão estratégica em Visual Analytics

6.1. Drive Profile for Data-driven
6.2. Competências avançadas de gestão em organizações Data-driven
6.3. Utilizar os dados para melhorar o desempenho da comunicação estratégica
6.4. Inteligência emocional aplicada à gestão em Visual Analytics
6.5. Apresentações eficazes
6.6. Melhorar o desempenho através da gestão motivacional
6.7. Liderança em organizações Data-driven
6.8. Talento digital em organizações Data-Driven
6.9. Data-driven Agile Organization I
6.10. Data-driven Agile Organization II

Módulo 7. Gestão estratégica de projetos de Visual Analytics e Big Data

7.1. Introdução à gestão estratégica de projetos
7.2. Best practices na descrição de processos de Big Data (PMI)
7.3. Metodologia Kimball
7.4. Metodologia SQuID
7.5. Introdução à metodologia SQuID para enfrentar grandes projetos de dados

7.5.1. Fase I. Sources
7.5.2. Fase II. Data quality
7.5.3. Fase III. Impossible Questions
7.5.4. Fase IV. Discovering
7.5.5. Best practices na aplicação do SQuID a projetos de big data

7.6. Privacidade em Big Data
7.7. Cibersegurança em Big Data
7.8. A identificação e desidentificação com grandes volumes de dados
7.9. Ética dos dados I
7.10. Ética dos dados II

Módulo 8. Análise do cliente Aplicar a Inteligência dos dados ao Marketing

8.1. Conceitos do Marketing Marketing estratégico vs.
8.2. Marketing relacional 
8.3. O CRM como um foco organizacional para a análise do cliente
8.4. Tecnologias da web
8.5. Fontes de dados web
8.6. Aquisição de dados web
8.7. Ferramentas para extração de dados da web
8.8. Web semântica
8.9. OSINT Inteligência de fontes abertas
8.10. Master Lead ou como melhorar a conversão para vendas usando Big Data

Módulo 9. Visualização interativa dos dados

9.1. Introdução à arte de tornar os dados visíveis
9.2. Como fazer um storytelling com dados? 
9.3. Representação de dados
9.4. Escalabilidade das representações visuais
9.5. Visual Analytics Vs. Information Visualization Compreender que não é a mesma coisa
9.6. Processo de análise visual (Keim)
9.7. Relatórios estratégicos, operacionais e de gestão
9.8. Tipos de gráficos e a sua função
9.9. Interpretação de relatórios e gráficos Desempenhar o papel do recetor
9.10. Avaliação de sistemas de Visual Analytics 

Módulo 10. Ferramentas de visualização

10.1. Introdução às ferramentas de visualização de dados
10.2. Many Eyes
10.3. Google Charts
10.4. jQuery
10.5. Data-driven Documents I
10.6. Data-driven Documents II
10.7. Matlab
10.8. Tableau
10.9. SAS Visual Analytics
10.10. Microsoft Power BI

Uma experiência de capacitação única, fundamental e decisiva para impulsionar o seu desenvolvimento profissional"