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Coordenação: João Cardial
Apresentação: Os volumes de dados, internos e externos, estruturados e não estruturados crescem a uma velocidade
exponencial. Paralelamente, o tempo, para a geração de conhecimento, diminui vertiginosamente. Os decisores das
organizações, necessitam, hoje mais que ontem, de conhecimento sobre o que está a acontecer no dia-a-dia. Neste
contexto, assume-se com fator crítico de sucesso para as organizações a capacidade de gerar o conhecimento
adequado no mínimo tempo.
Objectivos: Esta Pós-Graduação visa a criação de competências para especialistas e gestores utilizarem métodos
de business analytics e princípios de geração de conhecimento com o objetivo de otimizar o processo de suporte da
tomada de decisão nas organizações, induzir a criação de valor e aumentar a sua competitividade.
Destinatários: Licenciados em informática de gestão, gestão da informação, engenharia informática, matemáticas
aplicadas e estatística. Profissionais com experiencia em áreas de controlo de gestão, market/business/competitive
intelligence ou chief data officer / chief analytics officer.
Duração: 168 horas | ECTS: 12
Calendário: 16 de Março de 2017 | Horário: 3ª, 5ª feira das 18h30 às 22h30 e sábados das 9h30 às 13h30
Candidatura: 100€ | Inscrição: 100€ | Seguro escolar: 20€ | Certidão de habilitações: 75€
Propinas: 2500€
Condições de pagamento: Pagamento faseado em 4 mensalidades ou pronto pagamento com 3,5% de desconto.
Os antigos alunos da Autónoma beneficiam de 20% de desconto sobre o valor global da propina da pós-graduação.
Pós-Graduação
em Business Intelligence
Make your future brighter
2016 | 2017
Inscrições | Informações: academy.autonoma.pt
Documentação necessária: Boletim de candidatura online; original ou cópia autenticada do Certificado de
Habilitações(a)
; fotocópia do Cartão de Cidadão(a)
; fotografia a cores tipo passe; Curriculum Vitae.
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Consulte academy.autonoma.pt
A candidatura só será validada mediante pagamento da mesma e entrega (no prazo máximo de 30 dias) de toda a documentação solicitada.
A não entrega dos documentos mencionados invalida a inscrição e impossibilita a frequência do curso.
Contacte-nos
215 800 952
academy@autonoma.pt
PLANO CURRICULAR
Módulos Docentes Horas ECTS
Decision Perspective João Cardial * 20 1
Business Analytics Management & Governance José Bagina 20 1
Data Modeling Ricardo Ramos 16 1
Extract, transformation and Load João Bastos 12 1
Qlik Sense Laboratory Renato Vieira 20 1
Data Visualization Renato Vieira** 16 1
Agile project management with scrum : Characteristics, Best Practices Pedro Oliveira 8 1
Advanced Topics João Cardial** 16 1
Final Project João Cardial*** 40 4
Total 168 12
* com convidados externos nacionais
** com convidados externos internacionais
*** com equipa de consultores seniores da SDG Group Portugal
Método de Avaliação:
• Assiduidade nas aulas: 10%
• As UCs, Business Analytics Managent & Governance, Data Modelling e ETL- Extrat, Transformation and Load terão um teste de avaliação que contri-
buirá 5% (cada UC) para a nota final
• As restantes UCs não têm avaliação autónoma. Serão avaliadas no projeto final.
• Projeto final 75%
Recursos necessários para a frequência do curso:
Computador pessoal com possibilidade de ligação à Internet;
Conhecimentos de inglês (compreensão oral e leitura).
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  • 1. Coordenação: João Cardial Apresentação: Os volumes de dados, internos e externos, estruturados e não estruturados crescem a uma velocidade exponencial. Paralelamente, o tempo, para a geração de conhecimento, diminui vertiginosamente. Os decisores das organizações, necessitam, hoje mais que ontem, de conhecimento sobre o que está a acontecer no dia-a-dia. Neste contexto, assume-se com fator crítico de sucesso para as organizações a capacidade de gerar o conhecimento adequado no mínimo tempo. Objectivos: Esta Pós-Graduação visa a criação de competências para especialistas e gestores utilizarem métodos de business analytics e princípios de geração de conhecimento com o objetivo de otimizar o processo de suporte da tomada de decisão nas organizações, induzir a criação de valor e aumentar a sua competitividade. Destinatários: Licenciados em informática de gestão, gestão da informação, engenharia informática, matemáticas aplicadas e estatística. Profissionais com experiencia em áreas de controlo de gestão, market/business/competitive intelligence ou chief data officer / chief analytics officer. Duração: 168 horas | ECTS: 12 Calendário: 16 de Março de 2017 | Horário: 3ª, 5ª feira das 18h30 às 22h30 e sábados das 9h30 às 13h30 Candidatura: 100€ | Inscrição: 100€ | Seguro escolar: 20€ | Certidão de habilitações: 75€ Propinas: 2500€ Condições de pagamento: Pagamento faseado em 4 mensalidades ou pronto pagamento com 3,5% de desconto. Os antigos alunos da Autónoma beneficiam de 20% de desconto sobre o valor global da propina da pós-graduação. Pós-Graduação em Business Intelligence Make your future brighter 2016 | 2017 Inscrições | Informações: academy.autonoma.pt
  • 2. Documentação necessária: Boletim de candidatura online; original ou cópia autenticada do Certificado de Habilitações(a) ; fotocópia do Cartão de Cidadão(a) ; fotografia a cores tipo passe; Curriculum Vitae. (a) Consulte academy.autonoma.pt A candidatura só será validada mediante pagamento da mesma e entrega (no prazo máximo de 30 dias) de toda a documentação solicitada. A não entrega dos documentos mencionados invalida a inscrição e impossibilita a frequência do curso. Contacte-nos 215 800 952 academy@autonoma.pt PLANO CURRICULAR Módulos Docentes Horas ECTS Decision Perspective João Cardial * 20 1 Business Analytics Management & Governance José Bagina 20 1 Data Modeling Ricardo Ramos 16 1 Extract, transformation and Load João Bastos 12 1 Qlik Sense Laboratory Renato Vieira 20 1 Data Visualization Renato Vieira** 16 1 Agile project management with scrum : Characteristics, Best Practices Pedro Oliveira 8 1 Advanced Topics João Cardial** 16 1 Final Project João Cardial*** 40 4 Total 168 12 * com convidados externos nacionais ** com convidados externos internacionais *** com equipa de consultores seniores da SDG Group Portugal Método de Avaliação: • Assiduidade nas aulas: 10% • As UCs, Business Analytics Managent & Governance, Data Modelling e ETL- Extrat, Transformation and Load terão um teste de avaliação que contri- buirá 5% (cada UC) para a nota final • As restantes UCs não têm avaliação autónoma. Serão avaliadas no projeto final. • Projeto final 75% Recursos necessários para a frequência do curso: Computador pessoal com possibilidade de ligação à Internet; Conhecimentos de inglês (compreensão oral e leitura). Parceiros