Introdução à Ciência de Dados
Cód. BB_DAAP1
Aprenda a extrair valor da informação através da ciência de dados e utilize-os com total segurança, interoperabilidade e governança, gerando confiança e simplificando a vida do cidadão.
- Duração: 3 horas
- Esforço: 3 horas
- Idiomas: NA
O que vai aprender
- Compreender os conceitos fundamentais da Ciência de Dados e o seu valor no setor público.
- Reconhecer as diferenças entre o papel do Analista de Dados e do Cientista de Dados.
- Identificar as seis fases iterativas do ciclo de vida de um projeto através do CRISP-DM.
- Conhecer ferramentas práticas de estruturação de projetos, como o "Project Canvas".
- Compreender a quebra de silos de informação através das quatro camadas da Interoperabilidade e do princípio "Só Uma Vez".
- Reconhecer os cinco pilares da Governança de Dados e os papéis críticos das equipas (como o Data Owner e o Data Steward).
- Identificar o funcionamento da Inteligência Artificial como o "cérebro" das operações preditivas.
- Compreender a utilização de dashboards como o "rosto" dos dados, essenciais para a tomada de decisões baseadas em evidências.
- Reconhecer o impacto da Ciência de Dados na melhoria dos serviços públicos através de casos práticos reais na Administração Pública portuguesa.
Descrição
O curso Introdução à Ciência de Dados destina-se a profissionais que querem compreender como transformar dados em valor público na Administração Pública. Integra o Programa Serviços Públicos Digitais, focado em competências de administração eletrónica e transformação digital, promovendo a modernização e eficiência dos serviços públicos.
Ao longo de quatro módulos, os formandos exploram os fundamentos da Ciência de Dados, distinguem o papel do Analista e do Cientista de Dados e aprendem a estruturar projetos com a metodologia CRISP-DM. Abordam-se ainda os desafios dos dados em silos, a interoperabilidade e a governança de dados, incluindo ética, privacidade e RGPD, culminando com aplicações práticas de IA e dashboarding no Estado.
A aprendizagem é apoiada por recursos interativos, exercícios práticos, quizzes e vídeos. No final, os formandos compreendem o ciclo de vida dos projetos de dados e estão preparados para identificar melhorias e apoiar decisões informadas nos serviços públicos.
Formato
O curso encontra-se distribuído em 4 módulos temáticos, compostos por unidades com objetivos operacionais, vídeos introdutórios, recursos interativos (slideshow, accordions, hotspots, tabs, flashcards), casos práticos, atividades práticas e uma avaliação final no fim do curso.
Pré-requisitos
Não são exigidos pré‐requisitos formais. O curso destina‐se a profissionais da Administração Pública interessados em compreender os conceitos fundamentais da identidade digital. Conhecimentos básicos de utilização de tecnologias digitais e navegação na web são recomendados para melhor acompanhar os conteúdos.
Avaliação e certificação
Avaliação final do curso, composta por questões de escolha múltipla, verdadeiro ou falso e escolha única com feedback imediato.
Critérios de aprovação: conclusão de todas as atividades até ao ecrã final e obtenção mínima de 50% de respostas corretas em cada avaliação final.
O formando recebe certificação após a conclusão do curso.
Plano de curso
Módulo 1: O que é Ciência de Dados?
1.1 Definição e Pilares
1.2 Casos práticos
1.3 Atividade Prática – “Project Canvas”
Módulo 2: CRISP-DM
2.1 O que é o CRISP-DM?
2.2 Porquê utilizar o CRISP-DM em projetos de Ciência de Dados?
2.3 As 6 fases do CRISP-DM
2.4 Aplicação na Administração Pública
2.5 Atividade Prática – O CRISP-DM Canvas
Módulo 3: Interoperabilidade e Governança
3.1 O que é interoperabilidade e porque é crítica na AP
3.2 Governança de Dados – Quem faz o quê e com que regras
3.3 Casos práticos e boas práticas na Administração Pública
3.4 Atividade Prática – “Mapeamento de Fluxos de Dados e Governança”
Módulo 4: Inteligência Artificial e Dashboarding
4.1 Inteligência Artificial na Administração Pública
4.2 Dashboarding
1.1 Definição e Pilares
1.2 Casos práticos
1.3 Atividade Prática – “Project Canvas”
Módulo 2: CRISP-DM
2.1 O que é o CRISP-DM?
2.2 Porquê utilizar o CRISP-DM em projetos de Ciência de Dados?
2.3 As 6 fases do CRISP-DM
2.4 Aplicação na Administração Pública
2.5 Atividade Prática – O CRISP-DM Canvas
Módulo 3: Interoperabilidade e Governança
3.1 O que é interoperabilidade e porque é crítica na AP
3.2 Governança de Dados – Quem faz o quê e com que regras
3.3 Casos práticos e boas práticas na Administração Pública
3.4 Atividade Prática – “Mapeamento de Fluxos de Dados e Governança”
Módulo 4: Inteligência Artificial e Dashboarding
4.1 Inteligência Artificial na Administração Pública
4.2 Dashboarding
Organizações
Desenho Instrucional e Conceção Multimédia
Curso financiado por
Plano de Recuperação e Resiliência
Investimento TD-C19-i07: Capacitação da AP – formação de trabalhadores e gestão do futuro