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Acreditado
6 Anos
20 mai 2019
Registo DGES
Registo inicial R/A-Cr 27/2019 de 14-06-2019
Registo de alteração

Propinas UE (2024/2025)

1.ºAno 697.00 €
2.ºAno 697.00 €
3.ºAno 697.00 €
Candidatar
Leccionado em Português
Tipo de ensino Presencial

A Licenciatura em Ciência de Dados (LCD) está alicerçada na convergência das várias áreas científicas - Matemática, Estatística e Informática – com um plano construído em torno da atividade de projeto, onde se promove uma reflexão prática e teórica, no sentido de dotar o aluno para um pensamento informado, crítico e autónomo perante as várias dimensões dos dados na Sociedade do Conhecimento e em plena Revolução Digital.

A Licenciatura está bem sedimentada na apreensão, compreensão e experimentação nas áreas base de conhecimento, seguida por uma aquisição de progressiva autonomia do estudante e na capacidade de responder a problemas de complexidade crescente.

Com a síntese operada nos dois últimos semestres, consolida-se a coerência de um programa formativo de acordo com uma prática consolidada e a exigência de requisitos profissionais excecionais, de modo a responder aos desafios da sociedade moderna.

Plano de Estudos para 2024/2025

1º Ano
Dados na Ciência, Gestão e Sociedade
6.0 ECTS
Fundamentos de Álgebra Linear
6.0 ECTS
Programação
6.0 ECTS
Tópicos de Matemática I
6.0 ECTS
Amostragem e Fontes de Informação
6.0 ECTS
Análise Exploratória de Dados
6.0 ECTS
Estruturas de Dados e Algoritmos
6.0 ECTS
Optimização para Ciência de Dados
6.0 ECTS
Tópicos de Matemática II
6.0 ECTS
Escrita de Textos Técnicos e Científicos
2.0 ECTS
Pensamento Crítico
2.0 ECTS
2º Ano
Armazenamento para Big Data
6.0 ECTS
Estatística Computacional
6.0 ECTS
Fundamentos em Gestão de Bases de Dados
6.0 ECTS
Métodos de Aprendizagem Não Supervisionada
6.0 ECTS
Segurança, Ética e Privacidade
6.0 ECTS
Introdução A Modelos Dinâmicos
6.0 ECTS
Métodos de Aprendizagem Supervisionada
6.0 ECTS
Optimização Heurística
6.0 ECTS
Processamento de Big Data
6.0 ECTS
Projeto Aplicado em Ciência de Dados I
6.0 ECTS
3º Ano
Análise de Redes
6.0 ECTS
Inteligência Artificial Simbólica para Ciência de Dados
6.0 ECTS
Interfaces Web para A Gestão de Dados
6.0 ECTS
Modelação Estocástica
6.0 ECTS
Projeto Aplicado em Ciência de Dados II
6.0 ECTS
Análise da Performance em Gestão
6.0 ECTS
Projeto Final Aplicado em Ciência dos Dados
12.0 ECTS

Objetivos

A Licenciatura em Ciência de Dados proporciona:

  • uma formação sólida, ao nível dos mais elevados padrões internacionais, que permite retorno de valor à sociedade;
  • uma sólida base deontológica para a integração profissional dos licenciados;
  • um conjunto de competências para conceber e implementar soluções computacionais para problemas no domínio da recolha, tratamento, modelação e análise de dados; 
  • competências para trabalho em equipas multidisciplinares e de comunicação, escrita e oral;
  • capacidade para empreender e inovar.

 

Em suma, os objetivos gerais são: 

  • Dominar os raciocínios computacional e o estatístico;
  • Possuir conhecimentos teóricos, metodológicos e práticos em áreas específicas de estatística, investigação operacional, ciências da computação e ciências da informação relevantes para a análise de dados em larga escala;
  • Capacidade para aplicar soluções para construção de conhecimento num leque variado de problemas e domínios;
  • Desenvolver uma prática profissional regulada por princípios e condutas éticas;
  • Adquirir competências necessárias para a elaboração de investigações científicas ou de resolução de problemas no âmbito das várias temáticas associadas.

Um licenciado deverá ter atingido os seguintes objetivos de aprendizagem:
Conhecimentos: teóricos, metodológicos e práticos em áreas particulares de estatística, investigação operacional, ciências da informação e ciências da computação, de aplicação em ciência de dados;

Aptidões - apto a:

  • recolher, limpar, transformar e integrar dados de fontes diversas;
  • organizar, sumarizar e visualizar informação descritiva e explicativa de dados e resultados;
  • selecionar e aplicar de modo eficiente as metodologias mais apropriadas para analisar os dados de que dispõe, bem como inferir, prescrever e prever usando os modelos construídos;
  • desenhar e implementar algoritmos numa linguagem generalista;
  • perceber o nível de segurança, proteção e privacidade de dados num sistema proposto.

Competências - capaz de:

  • completar o ciclo de análise por dados;
  • obter e avaliar conhecimento científico;
  • trabalhar numa equipa de caráter multidisciplinar e comunicar resultados.

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