A Microcreditação em Data science for Hospitality & Tourism I (Descriptive Analytics) visa introduzir os conceitos básicos de exploração de dados e prospeção de conhecimento para apoiar a análise avançada de dados e a tomada de decisão. Durante o semestre, os alunos serão apresentados ao Python e ao Jupyter Notebook como um ambiente de trabalho. Exploraremos técnicas para avaliar a qualidade dos dados, preparar dados para análise, caracterizar e descrever um conjunto de dados, usar técnicas de agrupamento e análise de rede para segmentação de cliente/produto. Até ao final do semestre, os alunos estarão equipados com as habilidades e o conjunto de ferramentas para desenvolver uma análise descritiva orientada a dados de forma independente de modo a extrair conhecimento útil e relevante para apoio em decisões de negócios.
Microcreditação em Data Science for Hospitality & Tourism
Microcreditação em Data science for Hospitality & Tourism I (Descriptive Analytics)
A Carregar...
| Unidade Curricular |
Curso | Valor Anual da Bolsa |
|---|
- caption text
Destinatários
Profissionais e gestores na área do turismo e da hotelaria que pretendem aprofundar conhecimento sobre a forma como novas tecnologias digitais estão a possibilitar a transformação e novos modelos de negócio, com base em estratégias de criação de Valor centradas nos Clientes e potenciadoras de vantagem competitiva.
Objetivos de aprendizagem:
Ao final do curso, os alunos serão capazes de:
- Explicar o papel da ciência de dados nas atividades de negócios atuais e como pode ser usada para obter conhecimento sobre problemas específicos e apoiar a tomada de decisões.
- Preparar dados para análise e identificar técnicas adequadas dedata mining.
- Explorar um conjunto de dados e extrair conhecimento usando estatísticas simples e análise de correlação.
- Entender a diferença entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada.
- Explicar a diferença entre problemas de previsão, classificação e clustering;
- Identificar as métricas mais comuns de distância e similaridade.
- Aplicar análise de agrupamento a problemas de Hotelaria e Turismo.
- Escolher as métricas adequadas para o perfil de resultados de clustering
- Realizar a análise de rede e extrair medidas de rede para ampliar a profundidade de seus modelos e compreensão de dados.
- Apoiar as decisões usando métodos baseados em dados.
Informações Gerais
Realização do curso
Datas: As aulas iniciam-se em setembro de 2023 e funcionam em regime pós-laboral (a partir das 18h30).
Formato: híbrido (os alunos poderão optar por assistir presencialmente ou online via zoom). Os exames serão realizados presencialmente.
Requisitos da Candidatura:
Para ingressar neste curso, o candidato deverá satisfazer as seguintes condições:
- Possuir grau de Licenciatura em área compatível (concluído até setembro de 2023);
- Ser proficiente na língua inglesa, falada e escrita.
Inscrição: através do formulário até dia 25 de agosto.
Pagamento da inscrição: até dia 29 de agosto.
Processo de Seriação dos Candidatos: O processo de seleção dos candidatos é realizado com base na análise do currículo académico e profissional. Os membros do Júri de seleção poderão deliberar a realização de uma entrevista aos candidatos.
Propina:
O valor da propina é de 1.450€. No entanto, a edição de 2023-24, a começar em setembro de 2023, tem o apoio especial da TIA | PRR, pelo que haverá um desconto de cerca de 50% para residentes em Portugal, sendo o valor da propina para estes Alunos de 725€.
O curso só terá inicio após a inscrição de, pelo menos, 15 Alunos e o valor especial da TIA | PRR não é acumulável com outros descontos.
Duração e ECTS
Este curso tem a duração de 28 horas e confere 7.5 ECTS aos participantes.
Idioma
O curso será lecionado na língua inglesa.
