Diploma em Experimentação e Tomada de Decisões Baseada em Dados
Diploma de pós-graduação online de 800 horas em experimentação e decisões orientadas por dados, estruturado em 8 módulos que abrangem estatística para experiências, desenho de testes A/B, análise avançada, inferência causal, experimentação na mobilidade e tomada de decisões com ISO 3534-3, o RGPD e Python (statsmodels), com um tutor técnico atribuído.
Diploma em Experimentação e Tomada de Decisões Baseada em Dados — estudar a partir de Portugal
O design industrial e a interface homem-máquina são áreas em crescimento em Portugal, impulsionadas pela indústria de bens de consumo, mobiliário, calçado e automóvel, setores tradicionais com forte exportação. Escolas e centros de design em Lisboa, Porto e Guimarães sustentam a procura por profissionais capazes de combinar estética, ergonomia e viabilidade industrial. Empresas de produto, centros de engenharia automóvel e consultoras de design são os principais empregadores.
Propinas para Portugal: 1 290 € (Euro), com prestações e patrocínio empresarial disponíveis.
Entidades competentes em Portugal
Funções típicas
Perguntas a partir de Portugal
A formação é reconhecida pela Ordem dos Engenheiros ou pela Ordem dos Arquitetos?
A Ordem dos Engenheiros regula o título de engenheiro e a Ordem dos Arquitetos regula a profissão de arquiteto em Portugal. O design de interfaces e de produto não tem, em geral, um título profissional regulado com esse nome. A SEIUM não é um grau oficial nem acreditado, e o reconhecimento das suas qualificações depende de empregadores.
Que empresas em Portugal valorizam competências em HMI e design de produto?
Portugal tem empresas de tecnologia, de software, de eletrónica de consumo e de desenvolvimento de produtos industriais que recrutam perfis de interface e experiência de utilizador. Estas empresas avaliam sobretudo portefólio e projetos concretos. Uma formação privada pode ajudar a demonstrar conhecimento, mas a valorização é decidida por cada empregador.
Como se conciliam as aulas com um trabalho a tempo inteiro?
A formação é online, com tutor técnico atribuído, e pode ser seguida a partir de casa, o que facilita a gestão do tempo. Os programas variam entre 300 e 1900 horas, e exigem disciplina e planeamento semanal. O apoio do empregador, seja em horário ou financiamento, pode ser discutido, e as propinas podem ser pagas em prestações.
Assuma o controle.
Enfrente um verdadeiro trade-off de engenharia deste campo. Mova os controlos deslizantes, acompanhe o modelo reagir em tempo real e vença o desafio.
O que você será capaz de fazer
Formular hipóteses testáveis e alinhá-las com as decisões de negócio.
Aplicar os fundamentos estatísticos ao desenho de experiências.
Conceber testes A/B robustos a enviesamentos e erros comuns.
Analisar experiências com técnicas avançadas de redução de variância.
Estimar efeitos causais quando não é possível experimentar.
Adaptar a experimentação a veículos e serviços de mobilidade.
Traduzir os resultados experimentais em decisões documentadas.
Para quem é
- Cientistas de dados especializados em experimentação.
- Analistas de produto que concebem e interpretam testes A/B.
- Gestores de produto que pretendem decisões baseadas em evidência.
- Investigadores quantitativos que trabalham com dados observacionais.
- Analistas de decisão que apoiam as equipas de liderança.
- Engenheiros que desenvolvem plataformas de experimentação.
- Licenciados em engenharia ou ciências que procuram entrar em equipas de produtos digitais.
Com o que você vai trabalhar
- ISO 3534-3 (estatística – vocabulário do desenho de experiências)
- Regulamento (UE) 2016/679 (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados)
- ISO 3534-1 (estatística – termos estatísticos gerais e probabilidade)
- ISO 5725-2 (repetibilidade e reprodutibilidade de métodos de medição)
- ISO/IEC 25012 (modelo de qualidade de dados)
- Regulamento (UE) 2024/1689 (Regulamento da Inteligência Artificial)
- Diretiva 2005/29/CE (práticas comerciais desleais)
- Python (statsmodels)
- R
- GrowthBook
- Optimizely
- Eppo
8 módulos
1.1Decisões baseadas em evidência1.2Enviesamentos cognitivos na tomada de decisões1.3Hipóteses e o método científico1.4Hierarquia da evidência1.5Experimentação em empresas digitais líderes1.6Maturidade em experimentação1.7Ética de experimentar com utilizadores1.8Comunicação da incerteza1.9Decisões com dados incompletos1.10Oficina: formulação de hipóteses testáveis
2.1Distribuições e variabilidade2.2Testes de hipóteses2.3Interpretação do valor-p2.4Intervalos de confiança2.5Potência estatística e dimensão da amostra2.6Efeito mínimo detetável2.7Erros de tipo I e de tipo II2.8A abordagem bayesiana à inferência2.9Comparações múltiplas e correção2.10Prática: cálculo da dimensão da amostra
3.1Unidade de randomização3.2Métricas principais e métricas de proteção3.3Duração e sazonalidade3.4Testes de calibração A/A3.5Desvio no rácio de amostras3.6Efeitos de novidade e de aprendizagem3.7Interferência e efeitos de rede3.8Testes multivariados e fatoriais3.9Plataformas de experimentação3.10Laboratório: desenho de um teste A/B de integração
4.1Redução de variância com CUPED4.2Análise sequencial com paragem antecipada4.3Heterogeneidade dos efeitos do tratamento4.4Métricas de rácio e método delta4.5Reamostragem bootstrap de métricas4.6Análise por segmentos4.7Efeitos a longo prazo4.8Algoritmos de bandidos multi-braço4.9Meta-análise de experiências4.10Estudo de caso: análise de um teste com desvio no rácio de amostras
5.1Dados observacionais e confundimento5.2Diferenças em diferenças5.3Desenhos de descontinuidade de regressão5.4Estimação por variáveis instrumentais5.5Emparelhamento por propensity score5.6Método de controlo sintético5.7Séries temporais estruturais bayesianas5.8Grafos causais acíclicos orientados5.9Pressupostos e limitações5.10Prática: diferenças em diferenças com Python
6.1Experiências em veículos conectados6.2Testes de funcionalidades via OTA6.3Experiências em frotas6.4Limites de segurança na experimentação6.5Experiências em estudos de HMI6.6Experiências de preços6.7Experiências geográficas por zona6.8Experiências com amostras pequenas6.9Ensaios com utilizadores em laboratório6.10Estudo de caso: teste de uma funcionalidade de assistência numa frota
7.1Quadros de decisão7.2Revisão de experiências7.3Repositório de aprendizagens7.4Comunicação às partes interessadas7.5Visualização de resultados7.6Custo de oportunidade7.7Priorização de experiências7.8Governação da experimentação7.9Erros típicos de decisão7.10Oficina: comité de decisão simulado
8.1Problema de negócio8.2Hipóteses e métricas8.3Desenho experimental detalhado8.4Cálculo da potência8.5Análise dos resultados8.6Inferência causal complementar8.7Recomendação de decisão8.8Plano de acompanhamento8.9Relatório e apresentação8.10Projeto final: revisão final com o tutor
Como você vai aprender
O programa é 100% online no campus da SEIUM, com material para descarregar, aulas gravadas e um tutor técnico atribuído. Não existem horários fixos: avança ao seu próprio ritmo dentro de cada edição, pelo que se adapta ao seu trabalho.
Cada módulo combina teoria, leitura orientada da norma original e exercícios aplicados. Trabalha com Python (statsmodels), R, GrowthBook, Optimizely e Eppo, em versões gratuitas, académicas ou de avaliação. Os exercícios baseiam-se em procedimentos reais: desenho e análise de testes A/B em produtos digitais, estudos de inferência causal com dados observacionais e experiências de funcionalidades em frotas conectadas. A avaliação é contínua por módulo, mais o projeto final integrador.
Normas abrangidas: ISO 3534-3, Regulamento (UE) 2016/679, ISO 3534-1, ISO 5725-2, ISO/IEC 25012, Regulamento (UE) 2024/1689, Diretiva 2005/29/CE.
Desenvolva do início ao fim
O seu projeto final segue o fluxo de trabalho real da engenharia, passo a passo, revisto pelo seu tutor.
Aonde isso pode levar você
Requisitos
- Formação técnica prévia ou experiência profissional no setor. Não é exigida licenciatura universitária.
- Ligação à Internet e um computador capaz de executar o software do programa.
- Inglês suficiente para ler normas técnicas.
Pronto para começar?
Envie a sua candidatura hoje. A nossa equipa de admissões responde em 72 horas com o seu plano de estudos e as opções de financiamento.
Perguntas frequentes
O programa totaliza 800 horas ao longo de 6–8 meses. Define o seu próprio ritmo dentro de cada edição, e o seu tutor ajuda-o a planear a carga de trabalho em função do seu emprego.
Trabalha com Python (statsmodels), R, GrowthBook, Optimizely e Eppo, usando versões gratuitas, académicas ou de avaliação. O seu tutor indica a alternativa gratuita sempre que exista.
Um diploma do SEIUM Institute, atribuído após a aprovação na avaliação contínua e no projeto final. É uma qualificação própria do SEIUM, não um grau oficial do Estado; o seu reconhecimento depende do programa concluído e da regulamentação de cada país.
Sim. Os módulos aprovados são reconhecidos num programa superior da mesma área (pós-graduação ou programa avançado). Pergunte pela política de reconhecimento no momento da inscrição.
Formação técnica prévia ou experiência profissional no setor (não é exigida licenciatura), um computador capaz de executar o software do programa e inglês suficiente para ler normas técnicas.
As datas de início são definidas pelo corpo docente do SEIUM para cada turma. A nossa equipa de admissões confirmará a próxima data disponível quando se candidatar.
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