Curso detalhes

Objetivos do curso

No âmbito do projeto SONDA2026, na oferta desta proposta formativa pretende contribuir para o objetivo da Comissão Europeia de requalificar um milhão de profissionais de deep tech na Europa até 2025.

Este curso foi desenhado para um público-alvo interessado em adquirir competências práticas nestas três categorias de análise de dados num curto período de tempo (10 a 12 semanas) e usá-los para lidar com problemas reais. Além disso, os participantes nesta ação de formação 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, baseado em projetos, é direcionado para candidatos que possuem conhecimentos básicos em programação SQL e administração de bases de dados e que pretendam expandir os seus conhecimentos e capacidades no campo da Engenharia de Dados.

O curso tem foco em fornecer aos estudantes o conhecimento e a experiência prática necessários para projetar e implementar pipelines ETL (Extract, Transform, Load) em projetos de Engenharia de Dados.

Ao longo do curso, os estudantes aprenderão conceitos sobre os fundamentos da Engenharia de Dados, arquitetura de data warehousing, fontes de dados, gestão de metadados e integração de dados.

Complementarmente obterão experiência prática na construção de pipelines ETL. O curso enfatiza uma abordagem de aprendizagem baseada em projetos, na qual 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), usando técnicas de Engenharia de Dados.

Escola

ESTS - Escola Superior de Tecnologia de Setúbal

Regime de estudo

presencial - Diurno

Objetivos da aprendizagem e competências a desenvolver

• Dominar conceitos e técnicas fundamentais da Engenharia de Dados, com ênfase na implementação de projetos ETL (Extract, Transform, Load), bem como na adoção do ELT (Extract, Load, Transform).
• Adquirir experiência prática e habilidades para trabalho em equipa, de forma a superar desafios típicos na área da Engenharia de Dados aplicados a contextos reais.
• Resolver desafios concretos na área da Engenharia de Dados. Oportunidade para aplicar o que aprenderam para resolver problemas do mundo real, na área da Engenharia de Dados.
• Familiarizar os estudantes com trabalhos de pesquisa no domínio da Engenharia de Dados, ajudando- os a se manterem atualizados com os últimos desenvolvimentos e as melhores práticas neste campo em rápida evolução.

Saídas profissionais

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Coordenador/a do curso

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Reconhecimento da Aprendizagem Prévia

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Condições de acesso e ingresso

Trabalhadores de empresas industriais ou de serviços, estudantes, ou público em geral com conhecimentos aprofundados de programação e gestão de base de dados, com interesse em desenvolver competências na área da engenharia de dados.

A informação disponibilizada não dispensa a consulta à página da Direção Geral do Ensino Superior (DGES) e/ou a página de candidaturas.

Requisitos para obtenção da qualificação

Nivel 6

Enquadramento legal e acreditação

Curso Breve conferente Microcredencial