1. Identificar os fatores críticos na tomada de decisão; 2. Identificar as competências críticas do DATA SCIENTIST; 3. Saber calcular, analisar e comunicar eficazmente a performance. 4. Aplicar técnicas de monitorização e visualização da informação de apoio à tomada de decisão.

1. Conceitos Introdutórios 1.1. Fatores críticos na tomada de decisão; 1.2. Conceitos de Business Intelligence (BI); 1.3. Principais tendências do BI; 1.4. Data Science. 2. Função do Data Scientist 2.1. Competências críticas do Data Scientist; 2.2. Criação, captura, tratamento e análise de dados; 2.3. Ferramentas de BI (Power BI); 2.4. Machine Learning - Estatística básica. 3. Transformação de dados em conhecimento 3.1. Gartner Analytic Ascendancy Model; 3.2. Conhecer os decisores; 3.3. Calculo, análise e comunicação da performance; 3.4. Predictive analytcs - Leading indicators. 4. Visualização de informação 4.1. Estruturação de Dashboards; 4.2. Técnicas de dashboard design; 4.3. Gráficos inovadores; 4.4. Exemplos de boas práticas.

Sem enquadramento legal especifico.

Não confere unidades de crédito.