University of Manchester - Online and Blended Learning

Mestrado em Análise de Dados e Estatísticas Sociais

Se você tem interesse em aprimorar suas habilidades e descobrir o poder dos dados para prever tendências e melhorar resultados, este curso é ideal. Data Analytics and Social Statistics foi criado para qualquer profissional que trabalhe em um setor que usa big data e dados sociais. É multidisciplinar, usando métodos aplicáveis e relevantes em diversos campos, desde educação, saúde e análise de negócios, até setores públicos, privados e sem fins lucrativos, como instituições de caridade e ONGs.

Quer você tenha experiência em análise de dados ou esteja procurando um curso de big data para obter esse conhecimento, este curso oferece uma base completa neste campo emocionante. Incorporando coleta, análise e apresentação de dados, com o reconhecimento de big data e machine learning, este curso garantirá que você esteja na vanguarda dos desenvolvimentos em análise de dados sociais.

Este curso é adequado tanto para profissionais que já trabalham neste campo quanto para aqueles que desejam mudar de carreira. Não é necessária ampla experiência em big data ou habilidades matemáticas pesadas. Se você não tem experiência profissional em análise de dados, mas tem uma sólida formação em ciências sociais, pode usar este curso como uma conversão para a transição para uma nova vocação neste campo dinâmico.

Este curso flexível é entregue 100% online para permitir que você ajuste seus estudos ao seu trabalho e outros compromissos. Ele explora os campos de coleta de dados, análise e estatísticas sociais usando técnicas e exemplos do mundo real.

Ao longo do seu estudo, há ampla oportunidade para colaboração e networking com seus colegas do curso. Você desfrutará de um alto nível de suporte e expertise dos acadêmicos do seu curso. Neste curso, você usará o software estatístico padrão da indústria - R, permitindo que você integre seu aprendizado ao seu campo de trabalho.

Isso também permitirá que você atue como um especialista em análise de dados em seu local de trabalho, compartilhando seu conhecimento com outros colegas para o benefício da equipe mais ampla e dos projetos em grupo.

Nós criamos este curso para criar profissionais de análise de dados altamente competentes que possam processar dados com confiança e identificar tendências em todas as disciplinas.

Ao estudar Data Analytics e Social Statistics, você atingirá um alto nível de competência em gerenciamento de dados usando dados reais. Você entenderá os fundamentos teóricos dos métodos estatísticos e ganhará experiência usando microdados de diferentes fontes.

Este curso tem como objetivo equipá-lo com a capacidade de avaliar criticamente e realizar coleta de dados sociais. Você desenvolverá uma consciência crítica de dados e conceitos de ciências sociais e usará seu conhecimento para desenvolver pesquisa original usando ferramentas de análise de dados.

Por meio deste curso, você será capaz de apresentar e escrever com confiança sobre análise de dados, aprimorando seu conjunto de habilidades e permitindo que você migre para um novo setor.

Limpeza e visualização de dados usando R

Nesta unidade de curso altamente prática, você será apresentado aos principais blocos de construção do software R e RStudio e desenvolverá habilidades para trabalhar com R e RStudio de forma eficiente. A unidade cobrirá o gerenciamento de dados e como preparar (e organizar) dados antes da visualização e análise. Você usará várias extensões R (ou "pacotes") para facilitar diferentes abordagens para exploração de dados, visualização e investigação de relacionamentos entre variáveis. Exemplos práticos incorporados serão baseados em dados do mundo real de todas as ciências sociais.

Introdução à Modelagem Estatística

Esta unidade apresentará a você a análise de dados quantitativos complexos nas ciências sociais. Ela foi projetada para ajudar você a desenvolver competência técnica e bases sólidas dos princípios subjacentes dos métodos estatísticos empregados para interpretar a saída da análise com competência. Você usará dados reais de todas as ciências sociais (por exemplo, política, economia, psicologia, sociologia, criminologia, etc.) para desenvolver sua capacidade de conduzir estatísticas descritivas, exploratórias e inferenciais.

Métodos de Pesquisa e Pesquisa Online

Nesta unidade, apresentaremos a você os princípios de design de pesquisa para pesquisas de grande e pequena escala e sua aplicação contextualizada na academia, setores público e privado. O objetivo é ajudar você a desenvolver bases teóricas e práticas robustas relacionadas ao processo de planejamento, design e condução de uma pesquisa, e os aspectos práticos da metodologia de pesquisa, incluindo considerações éticas. O curso também dará ênfase a diferentes estratégias de amostragem, metodologias de pesquisa, o impacto de fatores desafiadores na qualidade dos dados da pesquisa, bem como técnicas para abordar esses fatores.

Modelagem de Ciência de Dados

Esta unidade tem como objetivo prepará-lo para lidar com conjuntos de dados complexos e de alta dimensão em ciências sociais (por exemplo, criminologia, política, sociologia, psicologia etc.). Ela foi projetada para ajudá-lo a desenvolver competência técnica e bases sólidas em e dos princípios subjacentes de vários métodos de classificação e previsão supervisionados e não supervisionados para interpretar a saída da análise com competência. A unidade fará uso de dados reais de todas as ciências sociais e desenvolverá ainda mais habilidades práticas em software R e RStudio. Considerações éticas também serão integradas ao longo da unidade do curso para consolidar ainda mais o uso baseado em integridade de 'big' data.

Análise multinível e longitudinal

Esta unidade tem como objetivo ampliar seu conhecimento sobre designs de pesquisas complexas e estruturas de dados mais intrincadas nas ciências sociais. A unidade expandirá os conceitos, métodos e modelos introduzidos anteriormente e desenvolverá ainda mais habilidades de programação em R e RStudio. A unidade se concentrará em modelos que podem ser usados para analisar dados hierárquicos, como dados entre países ou dados longitudinais. Nesta unidade, você fará uso de dados reais originários de pesquisas de complexidade variada para permitir que você desenvolva habilidades metodológica e estatisticamente robustas para lidar com essas complexidades na prática.

Previsão demográfica

Unidade opcional

Esta unidade tem como objetivo fornecer a você as habilidades necessárias para derivar, interpretar e aplicar uma série de medidas demográficas a populações passadas e presentes em vários níveis geográficos. A unidade desenvolverá sua capacidade de avaliar criticamente a precisão e a qualidade de várias medidas à luz das fontes de dados disponíveis. A unidade fará uso de dados reais e se concentrará na aplicação de métodos apropriados e na interpretação crítica de resultados, como os da pandemia de COVID-19 no Reino Unido e em outros países. Várias medidas de estimativa e previsão de mortalidade serão enfatizadas, bem como outros componentes da mudança populacional.

Modelagem de Equações Estruturais

Unidade opcional

Esta unidade tem como objetivo introduzir você aos princípios teóricos de equações estruturais e modelagem de variáveis latentes e fornecer as habilidades práticas necessárias para executar vários tipos de modelos em R e RStudio. A unidade do curso é projetada para ajudar você a desenvolver competência técnica e bases sólidas dos princípios subjacentes desses métodos para ser capaz de interpretar com competência a saída da análise.

Habilidades de Pesquisa na Prática

Obrigatório para alunos de mestrado

Esta unidade de curso lhe dará a oportunidade de fortalecer suas habilidades de pesquisa em preparação para o componente de dissertação de 40 créditos da qualificação de mestrado. Esta unidade de curso é composta de dois tópicos:

• O tópico 1 irá prepará-lo para desenvolver hipóteses de pesquisa baseadas em teoria
• O Tópico 2 abordará abordagens para produzir uma revisão eficaz e impactante da literatura nas ciências sociais.

Os dois tópicos serão realizados em dois blocos de 4 semanas e serão avaliados de forma independente.

Projeto

Obrigatório para alunos de mestrado

Para obter um Mestrado em Ciências (MSc), você precisará concluir com sucesso a unidade Habilidades de Pesquisa na Prática (RSiP), que vale 20 créditos, e entregar uma dissertação de 9.000 palavras, que vale 40 créditos.

Em seu projeto, você identificará e investigará um tópico de pesquisa de interesse relevante para a prática profissional nas ciências sociais. A dissertação deve assumir a forma de um estudo de pesquisa quantitativa que utilize dados sociais secundários, preferencialmente de uma pesquisa em larga escala. Ao longo do período da dissertação, você seguirá um cronograma recomendado e receberá suporte por meio de sessões síncronas frequentes com seu supervisor de dissertação designado.

Por meio de Data Analytics e Social Statistics, você aprenderá o conhecimento prático e aplicado para capacitá-lo a liberar o verdadeiro valor dos dados. Ao longo deste curso, você aprenderá a realizar modelagem estatística avançada e criar visualizações dinâmicas de dados para mostrar novos insights. Você criará e gerenciará conjuntos de dados de vários tamanhos, aumentando suas habilidades e percebendo o verdadeiro potencial desses dados valiosos.

Você também entenderá os principais conceitos de incerteza e aleatoriedade na escrita científica. Este curso lhe ensinará a exibir uma consciência crítica de questões de operacionalização e medição nas ciências sociais. Você ganhará forte capacidade de escrita acadêmica nas ciências sociais, usando pensamento independente para expressar pesquisa usando análise de dados.

Profissionais que podem processar e interpretar dados ricos são muito procurados em muitos setores diferentes, como políticas públicas, pesquisa de mercado, educação, organizações sem fins lucrativos e muito mais. Muitos dos desafios políticos significativos do nosso tempo são globais, desde insegurança alimentar, guerra, doenças e saúde pública, até mudanças climáticas. O big data desempenha um papel cada vez mais importante em ajudar cientistas sociais a entender e abordar essas questões. A análise de big data tem o potencial de revelar padrões que não são tão facilmente compreendidos ou prontamente observáveis, levando a estratégias e respostas mais robustas.

Ao estudar Análise de Dados e Estatística Social, você desenvolverá as habilidades necessárias para progredir neste campo e impulsionar sua carreira. Ao aprender a alavancar dados, você será capaz de identificar e prever tendências e entender o comportamento social com mais precisão. Se você está procurando mudar de carreira, este curso lhe dará uma base completa em análise de big data para capacitá-lo a fazer essa mudança.

Entrega - Aprendizagem 100% online

Duração:

• Mestrado - 27 meses, meio período

Data de início do ensino acadêmico - 1º de setembro de 2025

Prazo de inscrição - 18 de agosto de 2025

Carga horária - Aproximadamente 20 horas semanais

Ensinando e aprendendo

Este é um programa flexível e on-line, projetado para se adequar aos seus compromissos existentes. Há 20 horas de estudo por semana para você fazer quando for conveniente. Temos uma ampla gama de ferramentas em nosso ambiente de aprendizagem virtual (VLE), incluindo vídeos, apostilas interativas, autotestes, tutoriais on-line e avaliação on-line.

Você também participará de eventos como seminários com especialistas de organizações líderes e sessões de engajamento com seus colegas de curso. Nessas sessões, você terá a chance de colaborar e construir sua rede.

Nossos acadêmicos são especialistas líderes mundiais em ciências sociais e pesquisa, com experiência profissional em análise de dados de diferentes disciplinas.

Serviços de biblioteca

Como aluno da The University of Manchester, você poderá usar nossos serviços extensivos de biblioteca. Isso lhe dará acesso a livros, e-books e periódicos sobre estatísticas sociais, análise e pesquisa quantitativa de dados e ciência de dados, de níveis introdutórios a avançados.

Você receberá um Consultor de Apoio ao Estudo dedicado, que será seu primeiro ponto de contato para perguntas relacionadas ao estudo e ajuda com o VLE.

O evento de boas-vindas e a indução acontecem uma semana antes da data de início do ensino acadêmico. Nossa equipe de admissões confirmará sua data de indução mais perto do horário.

Conclua seu registro antes da data de inscrição escolhida para ter acesso ao material de aprendizagem on-line e aos serviços da biblioteca.