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1 Ano | 1 Semestre
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Docentes
Fernando Brito e Abreu
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Conhecer os princípios, ténicas e ferramentas envolvidos no planeamento, organização e prossecussão de um projeto de investigação com a complexidade esperada numa dissertação de mestrado.
Programa
O programa tem três partes fundamentais.
P1. Fundamentos teóricos: Natureza do processo do conhecimento. Questões ontológicas, epistemológicas e metodológicas. Teorias do conhecimento. Ciência. Natureza da Ciência. Métodos Quantitativos e Métodos Qualitativos.
P2. Trabalho de Investigação: Estrutura dum projecto de Investigação. Amostragem. Noção de variável. Formulação do problema. Questões. Hipóteses. Operacionalização das variáveis. Revisão da Literatura. Recolha de Dados. Observação. Entrevista. Questionário. Tratamento e Análise dos dados.
P3. Tipos de Investigação: Investigação Descritiva. Estudos Longitudinais. Estudos Transversais. Sondagens. Estudos de Caso. Investigação Experimental e Quase-Experimental. Investigação-Acção
Processo de Avaliação
AVALIAÇÃO CONTINUA
- 50% Trabalhos de grupo (2 alunos)
- 50% Minitestes
Nota: mínimo de 8/20 em cada parte
A assiduidade às aulas representará 10% da nota final, se atuar como recompensa, isto é, não pode reduzir a nota obtida através das 2 componentes anteriores.
AVALIAÇÃO FINAL
- 100% Exame
Nota: Esta opção não é recomendada, devido à forte componente prática desta UC, em que os estudantes aprenderão através de experiência prática em laboratório e por trabalho autónomo.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
- Berndtsson, M., Hansson, J., Olsson, B., & Lundell, B. (2008). Thesis projects: a guide for students in computer science and information systems. Springer Science & Business Media (2nd edition).
- Creswell, J. W. (2013). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage publications (4th edition)
Bibliografia Opcional
- Fernando Brito e Abreu (2017/2018). Slides de Metodologias da Investigação.
- Pequenos filmes do tipo "tutorial" e artigos selecionados ilustrando a aplicação de vários métodos de investigação.
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Docentes
José Eduardo Barateiro
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Apresentar aos alunos uma visão introdutória dos diferentes tipos de sistemas de apoio à decisão. Dotar os alunos de conhecimentos profundos na área de Data Warehouse e Business Intelligence. Pretende-se que os alunos desenvolvam a capacidade de desenhar modelos dimensionais e que sejam capazes de aplicar os conceitos leccionados a um caso de estudo numa determinada área de negócio.
Programa
CP1. Introdução aos diferentes tipos de Sistemas de Apoio à Decisão (DSS)
CP2. Data Warehouse e Business Intelligence (DW/BI): conceitos fundamentais
CP3. Arquitecturas de DW
Modelação dimensional:
CP4. Conceitos fundamentais
CP5. Conceitos avançados
CP6. Conceitos de modelação dimensional ágil
Metodologia de desenvolvimento de DW/BI de Kimball:
CP7. Levantamento de requisitos para o desenho de modelos dimensionais
CP8. Processo de ETL (extracção, transformação e carregamento)
CP9. Desenho de aplicações de BI
Processo de Avaliação
Avaliação contínua:
- Participação nas atividades do Learning Scorecard (individual): 10%
- Trabalho prático sobre modelação dimensional (em grupo): 40%
- Peer assessment (em grupo): 10%
- Teste teórico individual (frequência): 40%
Regras de elegibilidade: nota mínima 10 em todas as componentes, assiduidade >=40% das aulas (relatório Fenix), 2 reuniões de tutoria ao trabalho prático, cumprimento datas limite das etapas. Grupos 3-4 elementos. Alternativa: avaliação por exame final 100%
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
- C. Adamson (2010) Star Schema: the complete reference. McGraw-Hill, USA
- R. Kimball, M. Ross (2013) The Data Warehouse Toolkit - the definite guide to dimensional modeling, 3rd Edition. John Wiley & Sons, USA.
- R. Kimball, M. Ross, W. Thornthwaite, J. Mundy, and B. Becker (2008) The Data Warehouse Lifecycle Toolkit - practical techniques for building data warehouse and business intelligence systems, 2nd ed. John Wiley & Sons, USA
- L. Corr, J. Stagnitto (2011) Agile Data Warehouse Design - Collaborative Dimensional Modeling, from Whiteboard to Star Schema. DecisionOne Press, UK.
Bibliografia Opcional
- E. Turban, R. Sharda, and D. Delen (2010) Decision Support and Business Intelligence Systems (9th Eds). Pearson Education, Inc, USA
- A. Ferrari & M. Russo (2013) Microsoft Excel 2013: Building Data Models with PowerPivot. Microsoft Press
- E. Siegel (2013) Predictive Analytics. John Wiley & Sons, USA
- Power, D. (2009). Decision Support Basics. New York: Business Expert Press, LLC
- J. O'Brien, G. Marakas (2008) Management Information Systems. 8th ed. McGraw-Hill Irwin,
USA
- Watson, H. & Wixom, B. (2007) The current state of Business Intelligence. Computer. IEEE
Computer Society
- Viane, S. (2008) Linking Business Intelligence into Your Business. IT Professional. IEEE
Computer Society
- Eckerson, W. (2003) Four ways to build a Data Warehouse. TDWI. Available online:
www.tdwi.org
- Ariyachandra, T. & Watson, H. (2006) Which data warehouse architecture is most successful? Business Intelligence Journal, 11, 4-6
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Docentes
Carlos Coutinho
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
O objetivo desta UC é proporcionar aos alunos uma compreensão dos principais aspetos da arquitetura, recursos e tecnologias de sistemas de computação em Nuvem. Esta UC cobrirá os tópicos de virtualização de computadores, centros de dados, arquiteturas orientada a serviços, gestão de Nuvem, segurança e processos, tanto dentro de uma Nuvem assim como entre Nuvens. A UC também irá abranger os mais recentes desenvolvimentos em computação em Nuvem, como a computação "green", "edge", "IoT", "Big Data" e "Blockchain". A análise teórica destas tecnologias é complementada com exemplos reais de serviços e sistemas na Nuvem. O programa inclui diversas aulas práticas com desenvolvimento de aplicações e serviços reais na Nuvem.
Programa
CP1: Fundamentos de Nuvem, Business Drivers e História;
CP2: Tecnologia Pré-Nuvem, Virtualização, Hipervisores, Xen, Clusters Virtuais;
CP3: XaaS, Nuvens Públicas, Privadas, e Híbridas, Exemplos;
CP4: Princípios básicos de desenvolvimento de aplicações na Nuvem;
CP5: Centros de Dados: Princípios, Arquiteturas, Exemplos;
CP6: Green Computing, Parallel Computing, Economia de Nuvem;
CP7: IoT, Fog/Edge Computing, Interoperabilidade, Investigação europeia na área da Nuvem, "Industrie 4.0", FIWARE;
CP8: Desenvolvimento de Aplicações na Nuvem com Ligação a Sensores IoT e Atuadores;
CP9: Segurança, Riscos na Nuvem, Gestão da Nuvem;
CP10: Big Data, Hadoop, Map Reduce;
CP11: Blockchain, Criptomoedas;
CP12: Desenvolvimento de Aplicações na Nuvem com Aprendizagem e Análise Analítica.
Processo de Avaliação
Esta UC é feita apenas por aproveitamento no Exame Final.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
- Hwang, K., Fox, G., and Dongarra, J., "Distributed and Cloud Computing (From Parallel Processing to the Internet of Things)", Elsevier, 2011
- Josyula, V., Orr, M., Page, G., "Cloud Computing: Automating the Virtualized Data Center", Cisco Press, 2012
- Buyya, R., Broberg, J, Goscinski, A., "Cloud Computing Principles and Paradigms", Wiley & Sons, 2011
Bibliografia Opcional
Apresentada no final de todas as aulas teóricas (slides).
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1 Ano | 2 Semestre
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Docentes
Nelson José António
Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Rúben Pereira
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
. Compreender os passos e técnicas necessárias para planear e desenvolver uma auditoria;
. Dominar um conjunto de conceitos organizacionais e tecnológicos essenciais ao desenvolvimento da actividade de auditor;
. Aprender os princípios gerais da metodologia COBIT;
. Conhecer os standards técnicos e standards profissionais de auditoria.
. Reconhecer a importância da qualidade no desenvolvimento da actividade de auditoria e de desenvolvimento de Sistemas de informação.
. Compreender as dos teóricos principais da gestão da qualidade
. Desenvolver um projecto de gestão de qualidade
Programa
Qualidade como um novo paradigma da gestão
Qualidade e Estratégia
Qualidade: Definições
Qualidade: as ideias principais de Deming, Juran, Ishikawa, Feigenbaum, Oakland e Imai
Qualidade: Ferramentas
Qualidade: elaboração de um programa de gestão da qualidade.
Introdução à auditoria Informática
O programa de auditoria informática
Análise de risco em auditoria informática
Abordagem formal da auditoria informática
As Frameworks COBIT e COSO
Sarbannes Oxley
A utilização de CAAT's (Computer Audit Auxiliary Techniques and Tools)
Processo de Avaliação
Avaliação continua:
Dois testes individuais (50% cada) sobre cada um dos tópicos do programa. A média das notas dos elementos de avaliação (não inferior a 8 valores em cada um ) constituirá a nota final deste regime, que, sendo maior ou igual a 10 valores, dispensará o aluno de exame final.
Exame Final:
O exame final é composto por um teste escrito individual e sem consulta, que engloba toda a matéria.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
António, Nelson Santos & Teixeira, António, 2007, Gestão da Qualidade: de Deming ao Modelo de Excelência da EFQM, Edições Silabo
Logothetis, N. 1992, Managing for Total Quality, Prentice-Hall.
Teixeira, António & Rosa, Álvaro & António, Nelson (2007). O Doce Amanhecer da Ciência da Gestão: Uma Perspectiva Filosófica, Pedago.
Davis, Chris & Schiller, Mike (2011). IT Auditing Using Controls to Protect Information Assets
Pompon, Raymond (2016). IT Security Risk Control Management: An Audit Preparation Plan
Bibliografia Opcional
Manual do CISA
Manual do COBIT
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Docentes
Sérgio Moro
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
A unidade desenvolve competências em extração de conhecimento a partir de dados empresariais. Problemas típicos passíveis de serem estudados: descoberta de padrões de consumo, deteção de fraudes, estimação do risco de incumprimento no crédito ao consumo ou a empresas, deteção de fatores de abandono de serviços, seleção de clientes de companhias de seguros, descoberta de sequências típicas de visitas a páginas Web e outros.
Programa
CP1. Introdução à extração de conhecimento a partir de dados (Data Mining) e principais metodologias.
CP2. Aplicação de modelos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada;
CP3. Problemas de classificação e métricas;
CP4. Problemas de regressão e métricas;
CP5. Problemas de predição e métricas;
CP6. Tratamento e preparação de dados;
CP7. A importância da seleção das variáveis adequadas;
CP8. Utilização do software open source R para proceder à modelação básica e análise de dados;
CP9. Visualização de dados: princípios básicos e ferramentas;
CP10. Adaptive Business Intelligence.
Processo de Avaliação
Aval. Contínua:
4 testes (TI), 10% cada
Um trabalho de grupo(TF) discutido intergrupos, na 1ª época (60%).
Nota Final=TIx40%+TFx60%. Min.Testes:5val;Trabalho:7val.
Alternativa - Aval. 1ª época:
trabalho individual (T) min.7val- inscrição até um mês antes do final das aulas e discussão oral -50%.
Um exame(E) min.7val, na data da 1ª época -50%.
Nota Final=Tx50%+Ex50%.
Avaliação 2ª época:
Trabalho de grupo (60%) + Exame (40%)
OU
Trabalho individual 1ª época (50%) + Exame (50%)
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J. (2016). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann.
Sharda, R., Delen, D., Turban, E., Aronson, J., & Liang, T. P. (2014). Businesss Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support-(Required). Prentice Hall.
Bibliografia Opcional
Foster Provost, Tom Fawcett (2013) Data Science for Business. What you need to know about data mining and data-analytic thinking, 1st edition. O'Reilly.
P. Cortez (2015). A tutorial on using the rminer R package for data mining tasks. https://repositorium.sdum.uminho.pt/bitstream/1822/36210/1/rminer-tutorial.pdf
P. Cortez (2014). Modern optimization with R. Springer.
M. Rocha & P. Ferreira. Análise e exploração de dados com R. FCA.
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Docentes
Luís Filipe Rodrigues
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
O Aluno deverá ficar apto a:
- Identificar e caracterizar tipos de sistemas de informação e as fases do seu desenvolvimento;
- Realizar o planeamento estratégico de sistemas de informação.
Programa
1.Introdução aos Sistemas de Informação Organizacionais.
2.Planeamento Estratégico de Sistemas de Informação
Processo de Avaliação
Avaliação Contínua
-Teste escrito individual(60%)teste teórico/prático individual sem consulta
-Trabalho prático(40%)trabalho em grupo com discussão com o docente
A média ponderada das notas dos elementos de avaliação (não inferior a 8 valores em cada elemento de avaliação) constituirá a nota final deste regime,que,sendo maior ou igual a 10 valores, dispensará o aluno de exame final.
Exame Final:
-Prova escrita(100%)teste teórico prático individual sem consulta,com nota mínima de 8 val
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
-Laudon, Kenneth & Laudon, Jane (2007). Management Information Systems, 10th Edition, Prentice Hall.
Bibliografia Opcional
-McNurlin, Barbara & Sprague Jr., Ralph (2006). Information Systems Management in Practice, 7th Edition, Prentice Hall.
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2 Ano | 1 Semestre
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Docentes
Pedro Ramos
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Pretende-se que os mestrandos, no final da UC, tenham elaborado o "estado da arte" da dissertação.
Programa
A UC não tem um programa assente na transmissão de conteúdos.
Os alunos são confrontados com a necessidade de elaborar o Estado da Arte da sua dissertação e expô-la a um painel de doutorados que a comentam e criticam. Os conteúdos foram leccionados em Metodologias de Investigação
Processo de Avaliação
Nota (0-20) atribuída com base em dois documentos : (i) "Estado da arte" (60%) e (ii) "Projecto de Dissertação". A nota do Estado da Arte poderá oscilar um ou dois valores em função da exposição e discussão perante a turma e os orientadores. Não existe avaliação por exame.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
NA
Bibliografia Opcional
NA
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Objectivos
Programa
Processo de Avaliação
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Bibliografia Opcional
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Objectivos
Programa
Processo de Avaliação
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Bibliografia Opcional
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1 Ano | 1 Semestre
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Objectivos
Após terem frequentado a unidade curricular os participantes estão aptos a conceber uma arquitectura global de um sistema de informação adequado às características específicas de uma organização, e a participar directa e activamente no seu desenvolvimento. Para a criação de um modelo de informação utilizam-se conceitos e linguagens de modelação conceptual aplicados ao desenvolvimento de sistemas de informação de gestão. Na disciplina será utilizada a metodologia UML (Unified Modeling Language) para a análise e desenho de sistemas. Serão ainda utilizadas ferramentas CASE (Computer Aided Software Engineering) na realização prática de exercícios. Adopta-se uma perspectiva conceptual (semântica), formal, e orientada para serviços / objectos.
Programa
1. Análise e Modelação de Sistemas de Informação orientadas a objectos
2. Desenho de Sistemas de Informação
3. Arquitecturas de Sistemas de Informação (EAI, SOA, WebS, Distribuidas)
4. Base de Dados não relacionais (NoSQl)
Processo de Avaliação
A avaliação da disciplina é efectuada através de dois momentos de avaliação, um teste (50%) e um trabalho (50%). São aprovados os mestrandos que obtiverem uma média de 9,5 valores nas 2 avaliações e não obtenham nota inferior a 7,5 valores em nenhuma das avaliações.O trabalho poderá ser em grupo ou individual.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
James R Rumbaugh, Michael R. Blaha, William Lorensen, Frederick Eddy, and William Premerlani, Object-Oriented modelling and Design, 1991, Prentice -Hall
Michael R. Blaha, William Premerlani, Object-Oriented modelling and Design for Database Aplications, 1997 Prentice -Hall
Schuller, Joseph, UML in 24 Hours, SAMS Macmillan Computer Publishing, 1999
Booch, Grady; Rumbaugh, James; Jacobson, Ivar, The Unified Modeling Language User Guide, Addison-Wesley Publishing Company, 1999
Complementar
Nunes, O´Neill, Fundamentos de UML, FCA, 2002
Ramos, P, Desenhar Bases de Dados com UML, Conceitos e Exercícios Resolvidos, Editora Sílabo, 2ª Edição, 2007
Booch, Grady; Rumbaugh, James; Jacobson, Ivar, The Unified Modeling Language User Guide, Addison-Wesley Publishing Company, 1999
Bibliografia Opcional
Nunes, O´Neill, Fundamentos de UML, FCA, 2002
Ramos, P, Desenhar Bases de Dados com UML, Conceitos e Exercícios Resolvidos, Editora Sílabo, 2ª Edição, 2007
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Objectivos
Nesta UC o aluno deverá ser capaz de identificar as tipologias de sistemas de informação relacionando-os com as varias funções da gestão organizacional. O aluno devera saber identificar as tecnologias facilitadoras aos modelos de gestão do conhecimento.
Programa
- Enquadramento teórico da gestão do conhecimento
- Gestão Operacional e Projectos
- Sistemas de Informação Contabilísticos
- Marketing e Web
- Gestão de Pessoas e do Conhecimentos
- Sistemas Integrados
Processo de Avaliação
Avaliação Contínua:
- Teste 60%
- Trabalho 40%
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
-O'Brien, J., & Marakas, G. (2008). Management Information Systems (9th ed.). McGraw-Hill/Irwin.
- Nonaka, Ikujiro, and Hirotaka Takeuchi 1995The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press.
-Costa, C. J., Nhampossa, J. L., & Aparício, M. (2008). Wiki content evaluation framework. In Proceedings of the 26th annual ACM international conference on Design of communication - SIGDOC '08 (p. 169). Apresentado em the 26th annual ACM international conference, Lisbon, Portugal.
-Sousa, F., Aparicio, M., & Costa, C. J. (2010). Organizational wiki as a knowledge management tool. In Proceedings of the 28th ACM International Conference on Design of Communication - SIGDOC '10 (p. 33). Apresentado em the 28th ACM International Conference, São Carlos, São Paulo, Brazil.
Bibliografia Opcional
-Wilson, P. (1991). Computer Supported Cooperative Work: An Introduction. Kluwer Academic Pub.
(Referida nas aulas)
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Docentes
Rosário Laureano
Departamento de Matemática
Vítor Basto Fernandes
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
O objetivo desta UC é dotar os estudantes de capacidade para formular problemas de otimização linear (OL), mas sobretudo resolver problemas de otimização não linear (OLN), incluindo problemas de otimização com restrições.
Os estudantes deverão aprender a determinar, de forma crítica, quais os métodos numéricos a aplicar com vista a? resolução de problemas de otimização.
Serão abordados com particular ênfase problemas e técnicas vocacionadas para a ODM, por se revelarem de especial utilidade e objetividade no processo de escolha entre alternativas diversas, quando considerados múltiplos critérios de decisão.
A UC fornece uma perspetiva alargada e completa das bases matemáticas nas técnicas de otimização baseadas na derivação, mas também aprofunda métodos de otimização estocástica e métodos baseados em computação natural.
Adicionalmente pretende-se que os estudantes ganhem experiência em ambientes de desenvolvimento de software específicos para a resolução de problemas de ODM.
Programa
CP1 [Programação linear]
Convexidade;Interpretação geométrica;Simplex;Teoremas de dualidade.
CP2 [Métodos Analíticos para otimização não-linear]
Formas quadráticas;Funções convexas;Condições ótimas necessária e suficiente para problemas de otimização não linear sem e com restrições;Otimização convexa.
CP3 [Métodos Numéricos para otimização não-linear]
Eliminação e interpolação, método dos gradientes, Newton e quasi-Newton
CP4 [Análise multicritério]
Decisão multicritério; Agentes de decisão; Função de normalização e valor; Critérios de agregação; Avaliação global de alternativas; Análise de sensibilidade e incerteza; Estruturação de problemas através de decisão multicritério; Analytic Network Process e Analytic Hierarchy Process; MACBETH.
CP5 [Métodos de otimização multiobjetivo]
Modelos determinísticos e estocásticos, OCU e ODM; Conceito de Pareto-Optimal; Tratameto de restrições; OM inspirada na natureza; Qualidade de algoritmos de OM.
CP6 [Software para ODM]
Matlab, Excel, jMetal,
Processo de Avaliação
AVALIAÇÃO PERIÓDICA
Inclui 3 componentes:
-Um trabalho prático em grupo (2/3 estudantes) com peso de 30% na nota final da UC;
-Escrita de um artigo científico com peso de 30% na nota final da UC;
-Frequência (prova teórica escrita) com peso de 40% na nota final da UC.
Cada componente tem associada nota mínima (50%) para aproveitamento à UC por avaliação periódica.
EXAME FINAL
Os estudantes podem realizar apenas um exame final sobre a totalidade da matéria,com um peso de 100% na nota final da UC.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
? Deb, K.: Optimization For Engineering Design: Algorithms and Examples, 2nd edition, 2012
? Bonnans, J.F, Gilbert, J.C., Lemarechal, C. and Sagastizábal, C.A.: Numerical Optimization: Theoretical and Practical Aspects, Springer Verlag, 2006
? Thomas Bäck - Evolution Strategies, Evolutionary Programming, Genetic Algorithms, Oxford University Press, New York 1996
? Eiben, A.E., Smith, J.E. - Introduction to Evolutionary Computing (Natural Computing Series) 1st ed. 2003. Corr. 2nd printing, 2007
? Statnikov, R.B. and Matusov, J.B.: Multicriteria Analysis in Engineering, Springer - Science + Business Media, B.V., 2002
? Nocedal, J. and Wright, St.: Numerical optimization, Springer Verlag, 1999
? Greco, S., Ehrgott, M. and Figueira, J.R., Multiple Criteria Decision Analysis ? State of the Art Surveys, Springer, New York, 2016
? Almeida, A.T., et al.: Multicriteria and Multiobjective Models for Risk, Reliability and Maintenance Decision Analysis, Springer, Switzerland, 2015
Bibliografia Opcional
? Ehrgott, M.: Multicriteria Optimization, Springer 2005
? Miettinen, K.: Nonlinear Multiobjective Optimization, Kluwer, 1999
? Michael Emmerich and André Deutz: Multicriteria Optimization and Decision Making: Principles, Algorithms, and Applications, LIACS, 2012
? Ishizata, A. and Nemery, P.: Multi-Criteria Decision Analysis ? Methods and Software, John Wiley & Sons, United Kingdom, 2013
? Rao, S.S.: Engineering Optimization: Theory and Practice, John Wiley & Sons, Canada, 1996
? Conn, A.R., Scheinberg, K. and Vicente, L.V.: Introduction to Derivative-Free Optimization, SIAM Series on Optimization, 2009
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Docentes
André Santos
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Desenvolvimento de sistemas de software com boas propriedades relativas à sua manutenção e evolução requer o domínio de conceitos e tecnologias de programação avançada, em articulação com desenho de software. Nesta Unidade Curricular os alunos são expostos a matérias avançadas que assentam em noções prévias de programação orientada por objetos, com uma forte componente prática. A aplicação prática de conceitos é feita com base na linguagem e plataformas baseadas em Java.
Programa
CP1. Primitivas de reflexão (Java)
CP2. Definição de anotações (Java)
CP3. Primitivas de programação orientada por aspetos (AspectJ)
CP4. Orientações para desenho de APIs (application programming interface)
CP5. Sistemas baseados em componentes (OSGi, open services gateway initiative)
CP6. Plataformas para desenvolvimento de sistemas extensíveis baseados em plugins (Equinox/Eclipse)
Processo de Avaliação
Avaliação Contínua:
- Quizzes sobre leituras ou visionamento de palestras exigidas (20%)
- Projeto de individual (80%)
Sempre que possível, será proposto um projeto colaborativo, significando isto que o resultado final é um sistema de componentes composto pelas contribuições dos vários alunos. Há abertura para propostas alternativas de projetos que envolvam as matérias abordadas.
Aprovação à UC requer um mínimo de 75% de presenças nas aulas.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Joshua Bloch, Effective Java (Second Edition), 2008.
Ramnivas Laddad, AspectJ in Action, Manning, Greenwich, Connecticut, 2003.
Erich Gamma, Kent Beck, Contributing to Eclipse: Principles, Patterns, and Plug-Ins, Addison-Wesley, 2003.
Jeff McAffer, Paul VanderLei, Simon Archer, OSGi and Equinox: Creating Highly Modular Java Systems, Addison-Wesley Professional, 2010.
Bibliografia Opcional
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides, Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software, Addison-Wesley, 1995.
Martin Fowler, Patterns of Enterprise Application Architecture, Addison-Wesley, 2002.
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Docentes
Carlos Serrão
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
O objectivo da cadeira de Segurança em Redes e Sistemas de Informação (SRSI) é o de oferecer um conjunto de conhecimentos completo relacionados com a gestão de segurança de informação no contexto do ambiente de sistemas de informação e redes digitais. Com a crescente dependência da tecnologia, a ciber-segurança encontra-se no topo da lista das preocupações de clientes e de empresas.
A necessidade de criação de elevados níveis de segurança e de relações de negócio de confiança, é uma prioridade para muitas organizações.
Esta cadeira abrange um conjunto de tópicos de segurança que incluem a gestão da segurança de informação, criptografia, controlo de acesso, segurança de redes, segurança de aplicações, segurança de operações, segurança física, gestão de incidentes e planeamento de continuidade de negócio.
Programa
I. Introdução à Segurança de Informação
II. Controlo de Acessos
III. Ataques e Monitorização
IV. Segurança das Comunicações e Contra-Medidas
V. Princípios e Conceitos de Gestão de Segurança
VI. Valor dos Bens, Políticas e Papeis
VII. Aspectos de Segurança de Dados e Aplicações
VIII. Código Malicioso e Ataques a Aplicações
IX. Criptografia
X. PKI e Aplicações Criptográficas
XI. Gestão de Material de Criptográfico
XII. Segurança no Desenvolvimento de Aplicações Web
a. Desenvolvimento de Aplicações Web em Segurança
b. Análise das Vulnerabilidade de Segurança das Aplicações Web
c. Práticas de Desenvolvimento de Aplicações Web Seguras
XIII. Princípios de Desenho de Computadores
XIV. Princípios de Modelos de Segurança
XV. Gestão Administrativa
XVI. Auditoria e Monitorização
XVII. Planeamento de Continuidade de Negócio
XVIII. Planeamento da Recuperação de Desastres
XIX. Leis e Investigações
XX. Incidentes e Ética
XXI. Requisitos de Segurança Física
Processo de Avaliação
Avaliação Contínua:
- Realização de projeto em grupo (40%)
- Apresentação e discussão do projeto (20%)
- Realização de um teste individual (40%)
Exame Final:
- Prova escrita (100%)
Os alunos que reprovarem na avaliação contínua possuem duas épocas de exame. A nota do projecto não é considerada para alunos que optem por fazer exame.
A frequência de um número mínimo de aulas não é obrigatória em nenhum dos métodos de avaliação.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Documentação a disponibilizar pelo corpo docente na plataforma.
Andress, J. (2014). The Basics of Information Security: Understanding the Fundamentals of InfoSec in Theory and Practice. Syngress.
Kim, D., Solomon, M. (2016). Fundamentals of Information Systems Security. Jones & Bartlett Learning.
Stallings, W., & Tahiliani, M. P. (2014). Cryptography and network security: principles and practice. London: Pearson.
Gordon, A. (Ed.). (2015). Official (isc) 2 Guide to the CISSP Cbk. CRC Press.
Stewart, J. M., Chapple, M., & Gibson, D. (2012). CISSP: Certified Information Systems Security Professional Study Guide. John Wiley & Sons.
Bibliografia Opcional
Anderson, R. J. (2010). Security engineering: a guide to building dependable distributed systems. John Wiley & Sons.
Whitman, M., & Mattord, H. (2013). Management of information security. Nelson Education.
Whitman, M., Mattord, H. (2017). Principles of Information Security. Course Technology.
Katz, J., & Lindell, Y. (2014). Introduction to modern cryptography. CRC press.
Buchmann, J. A., Karatsiolis, E., & Wiesmaier, A. (2013). Introduction to public key infrastructures. Springer Science & Business Media.
Zúquete, A. (2018). Segurança em redes informáticas. FCA-Editora de Informática.
Correia, M. P., & Sousa, P. J. (2015). Segurança no software. Lisboa: FCA.
Stuttard, D., & Pinto, M. (2011). The web application hacker's handbook: finding and exploiting security flaws. John Wiley & Sons.
Sullivan, B., & Liu, V. (2011). Web application security, a beginner's guide. McGraw-Hill Education Group.
Schneier, B. (2007). Applied cryptography: protocols, algorithms, and source code in C. john wiley & sons.
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1 Ano | 2 Semestre
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Docentes
Pedro Ramos
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
A unidade curricular pretende consolidar conhecimentos necessários ao desenvolvimento de repositórios de informação de suporte a sistemas de informação distribuídos, nomeadamente lidar com tolerâncias a falhas e grandes volumes de dados.
Programa
1. Introdução às Bases de Dados Não Relacionais;
2. Redundância para gerir tolerância a falhas;
3. Distribuição de Dados para gerir grandes volumes de informação;
4. Introdução ao MongoDB;
5. Extracção de dados no MongoDB;
6. Integração de informação proveniente de sensores num sistema de informação distribuído.
Processo de Avaliação
A UC é exclusivamente avaliada através projecto.A nota individual resulta da avaliação dos relatórios intercalares,do relatório final (50%) que inclui os intercalares e da apreciação do desempenho do aluno ao longo do semestre (do seu envolvimento nas discussões semanais do projecto,e na sua capacidade de exposição e discussão técnica do trabalho, 50%).É obrigatória presença nas aulas. Não existe nenhuma avaliação por exame e a época especial poderá completar a avaliação contínua se necessário.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
NoSQL Database: New Era of Databases for Big data Analytics - Classification, Characteristics and Comparison, A B M Moniruzzaman, Syed Akhter Hossain, 2013 (https://arxiv.org/abs/1307.0191)
Choosing the right NoSQL database for the job: a quality attribute evaluation, Lourenço, J.R., Cabral, B., Carreiro, P. et al. Journal of Big Data (2015) 2: 18. https://doi.org/10.1186/s40537-015-0025-0
Performance Evaluation of NoSQL Databases Gandini A., Gribaudo M., Knottenbelt W.J., Osman R., Piazzolla P. (2014) Performance Evaluation of NoSQL Databases. In: Horváth A., Wolter K. (eds) Computer Performance Engineering. EPEW 2014. Lecture Notes in Computer Science, vol 8721. Springer, Cham
Bibliografia Opcional
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Docentes
Carlos Serrão
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Pretende-se que os alunos, no final desta Unidade Curricular (UC) possam adquirir as competências necessárias que lhes permitam:
- Perceber as principais características e limitações de dispositivos móveis inteligentes
- Introduzir o desenvolvimento de aplicações móveis para dispositivos móveis inteligentes (smartphones e tablets)
- Introduzir o desenvolvimento nativo de aplicações móveis para diferentes plataformas (Google Android, Apple iOS)
- Introduzir o desenvolvimento para Web para dispositivos móveis (recorrendo a normas Web, como o HTML5, CSS3 e JavaScript).
Introduzir o desenvolvimento híbrido para dispositivos móveis (recorrendo ao ionic ou ReactNative)
Programa
I. Introdução ao desenvolvimento de aplicações para dispositivos móveis inteligentes
a. Introdução ao desenvolvimento de aplicações para dispositivos móveis
b. Características e funcionalidades dos dispositivos móveis
II. Plataformas de desenvolvimento de aplicações para dispositivos móveis inteligentes
a. Google Android, Apple iOS
b. IDEs de desenvolvimento
III. Desenvolvimento Nativo de Aplicações para Dispositivos Móveis
a. Desenvolvimento nativo de Aplicações com Google Android (Java)
b. Desenvolvimento nativo de Aplicações com Apple iOS
IV. Desenvolvimento de aplicações Web e Híbridas para Dispositivos Móveis
a. Desenvolvimento Web de Aplicações móveis (HTML5, CSS3, JS)
b. Desenvolvimento Híbrido de Aplicações móveis (ionic, ReactNative)
V. Planeamento e concepção de projeto de desenvolvimento de Aplicações para dispositivos móveis
Processo de Avaliação
Avaliação Contínua:
- Realização de projeto em grupo (60%)
- Apresentação e discussão do projeto (40%)
Os alunos que reprovarem na avaliação contínua, ou que assim o desejem, podem entregar e apresentar o projecto da data da época de recurso (2ª época).
A frequência de um número mínimo de aulas não é obrigatória em nenhum dos métodos de avaliação.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Documentação a disponibilizar pelo corpo docente na plataforma.
Smyth, N. (2017). Android Studio 3.0 Development Essentials-Android 8 Edition. Payload Media, Inc..
Hardy, B., & Phillips, B. (2013). Android Programming: The Big Nerd Ranch Guide. Addison-Wesley Professional.
Griffith, C. (2017). Mobile App Development with Ionic, Revised Edition: Cross-Platform Apps with Ionic, Angular, and Cordova. " O'Reilly Media, Inc.".
Ramanujam, P., & Natili, G. (2015). PhoneGap: Beginner's Guide. Packt Publishing Ltd.
Grummitt, C. (2017). iOS Development with Swift. Manning Publications.
Bibliografia Opcional
Castledine, E., Eftos, M., & Wheeler, M. (2011). Build Mobile: Websites and Apps for Smart Devices. SITEPOINT.
Camden, R., & Matthews, A. (2013). jQuery mobile web development essentials. Packt Publishing Ltd.
Collins, C., Galpin, M., & Kaeppler, M. (2011). Android in Practice (p. 648). Manning Publications.
Darwin, I. F. (2017). Android Cookbook: Problems and Solutions for Android Developers. " O'Reilly Media, Inc.".
Welch, S. (2011). From Idea to App: Creating IOS UI, Animations, and Gestures (Voices That Matter). New Riders
Keur, C., Hillegass, A. (2016). iOS Programming: The Big Nerd Ranch Guide. Big Nerd Ranch Guides.
Nahavandipoor, V. (2017). IOS 11 Swift programming cookbook : solutions and examples for iOS apps. O'Reilly.
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Docentes
José António Gomes
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Pretende-se que os alunos, no final desta Unidade Curricular, desenvolvam competências que lhes permitam, no plano conceptual, compreender os conceitos relacionados com a gestão de projectos nas respectivas dimensões inerentes e abordar a temática na perspectiva das melhores práticas e standards internacionais. Pretende-se ainda que no plano da aplicação prática, sejam capazes de utilizar os métodos e técnicas abordados para a resolução de um problema real.
Programa
I. Introdução e Fundamentos da Gestão de Projetos
(i) Contexto da Gestão de Projetos (PMI)
(ii) Gestão de Projetos de SI
II. Visão geral da Gestão de Projetos
III. Processos da Gestão de Projetos
(i) Iniciação e Planeamento do Projeto
(ii) Execução, Monitorização e Controlo do Projeto
(iii) Fecho do Projeto
IV. Gestão Empresarial de Projetos
Processo de Avaliação
Avaliação por exame final:
* 100% - Prova escrita: Teórica+Exercício
- Aprovação - nota >= 10
Avaliação Contínua (opcional):
- Componentes:
* 50% - Projeto ( 35% trab. Grupo + 15% avaliação individual);
* 50% - Teste escrito individual (sem consulta).
- Nota mínima em cada uma das componentes: 40%.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
- "A Guide to the Project Management Body of Knowledge" (PMBOK(R) guide) - 5th Edition Project Management Institute - 2013 (PMI;
- Project Management - A Managerial Approach - 8th Edition, Jack R. Meredith and Samuel J. Mantel, Jr. John Wiley and Sons, Inc.
- Information Technology Project Management - 4th Edition, Jack T. Marchewka, John Wiley and Sons, Inc.
Bibliografia Opcional
Stephen R. Schach. "Object-Oriented and Classical Software Engineering" Eith Edition - McGraw-Hill
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Docentes
João Carlos Silva
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Esta UC tem como principal objetivo ensinar aos alunos os fundamentos de ITIL; a nomenclatura utilizada, os papéis dos intervenientes principais, os processos e funções. A estratégia, gestão, transição, operação e filosofia de melhoria contínua serão tópicos cobertos em detalhe, com especial enfâse na gestão.
Após completarem com sucesso esta UC os alunos deverão ser capazes de perceber e ter opinião crítica, devidamente sustentada, sobre as principais problemáticas relacionadas com a gestão das tecnologias de informação numa empresa, tendo sempre em mente o alinhamento entre o negócio e as tecnologias de informação.
Programa
CP1 [Princípios e conceitos]
Principais princípios, nomenclatura e conceitos sobre fundamentos da gestão de serviços de TI.
CP2 [Processos principais das TI]
Principais processos das TI e as suas interligações.
CP3 [Funções principais nas TI]
As 4 funções principais na gestão de serviços das TI
CP4 [Estratégia de serviço]
A estratégia necessária para cumprir com os objetivos do negócio e interligação entre processos.
CP5 [Gestão de serviços de TI]
Principais áreas a ser geridas nas TI e sua explicação mais detalhada.
CP6 [Gestão da mudança de serviços nas TI]
Lidar com as constantes transições necessárias para manter o negócio atualizado e eficiente relativamente aos serviços de TI.
CP7 [Gestão de risco das TI]
Importância da gestão de risco e como pode ser aplicada.
CP8 [Operações principais das TI]
Discutir quais as operações principais das TI.
Processo de Avaliação
De acordo com o Regulamento do ISCTE-IUL n.º436/2014, contemplam-se 2 modalidades:
i) Avaliação contínua - trabalho individual com peso de 100% na nota final. O tema deverá estar alinhado com o programa da UC e contextualizado na realidade empresarial. Implica uma apresentação e discussão perante um júri que incluirá um perito externo. Esta modalidade exige uma assiduidade mínima de 80% às aulas.
ii) Exame final.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
? ?ITSM: Quick Start Guide - The Simplified Beginner's Guide to IT Service Management?, Clyde Bank Media LLC, 2016.
? Gerardus Blokdyk, ?ITSM Complete Self-Assessment Guide?, 5STARCooks Publisher, 2017.
? Cartlidge, Alison et al., ?An Introductory Overview of ITIL 2011?, itSMF UK, 2012.
Bibliografia Opcional
? Robert D. Austin and Richard L. Nolan, ?Adventures of an IT Leader?, Harvard Business School, 2009.
? FSM. David Cannon, ?ITIL Service Strategy 2011 Edition?, The Stationery Office, 2011.
? Lou Hunnebeck, ?ITIL Service Design?, The Stationery Office, 2011.
? Stuart Rance, ?ITIL Service Transition?, The Stationery Office, 2011.
? Randy A. Steinberg, ?ITIL Service Operation?, The Stationery Office, 2011.
? Vernon Lloyd, ?ITIL Continual Service Improvement?, The Stationery Office, 2011.?
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Objectivos
A UC tem como primeiro objetivo ensinar a modelar processos de vários tipos (negócio, tecnológicos e outros) com uma linguagem padrão, o BPMN. Serão identificadas as boas práticas de modelação de processos, recorrendo a padrões de fluxos de trabalho, ilustrados com casos de estudo.
Seguidamente os alunos aprenderão a avaliar cenários alternativos com técnicas de simulação. Será também experimentada a reconstrução de modelos a partir de eventos guardados durante a execução de um processo.
Finalmente, mas não menos importante, os alunos ficarão ao par da crescente utilização dos modelos de processo como ponto de partida para a geração de aplicações informáticas, usando abordagens ?low-code?.
Após completarem com sucesso esta UC, para além de serem capazes de sintetizar e analisar modelos de processo, os alunos deverão ser capazes de usar ambientes de modelação de processos, na edição cooperativa, documentação, validação, simulação, reconstrução e implementação de modelos de processos.
Programa
CP1[Introdução e Motivação]
O papel da modelação de processos.Comparação das linguagens de modelação de processos
CP2[Síntese de modelos com BPMN]
Sintaxe e semântica dos construtos de modelação em BPMN
CP3[Qualidade dos modelos]
Catálogo de padrões de fluxos de trabalho, condensando boas práticas na modelação de processos. Deteção de defeitos
CP4[Ambientes de modelação]
Panorama sobre as ferramentas de modelação existentes, modelação cooperativa e formatos de interoperabilidade
CP5[Simulação de processos]
Prática de simulação de processos para avaliação de cenários alternativos
CP6[Mineração de processos]
Engenharia inversa de modelos de processo, a partir de eventos gerados durante a sua execução
CP7[Desenvolvimento ?low-code?]
Plataformas de desenvolvimento ?low-code? baseadas em modelos de processo
CP8[Normas relacionadas]
Norma CMMN (Case Management Model and Notation) para lidar com processos não estruturados.Norma DMN (Decision Model and Notation) para a gestão de decisões.
Processo de Avaliação
De acordo com o Regulamento do ISCTE-IUL n.º 436/2014, contemplam-se 2 modalidades:
i) Avaliação periódica ? trabalho de grupo com 2 entregas (sensivelmente a meio e final do semestre) e peso de 40% (grupo de 3 alunos) ou 50% (grupo de 2 alunos). Os restantes 60% ou 50% da classificação final serão obtidos através a um teste final individual a realizar na 1ª época de exames.
ii) Exame final.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
? Freund, J. and Rücker, B. (2016). Real-life BPMN: Using BPMN 2.0 to analyze, improve, and automate processes in your company, 3rd edition. Camunda.
? Volker Stiehl (2016). Process-Driven Applications with BPMN. Springer.
? Russell, Nick, Wil van der Aalst, and Arthur Hofstede (2016). Workflow patterns: the definitive guide. MIT Press.
? White, S. A., & Bock, C. (2011). BPMN 2.0 Handbook Second Edition: Methods, Concepts, Case Studies and Standards in Business Process Management Notation. Future Strategies Inc.
Bibliografia Opcional
? Laliwala, Z. and Mansuri, I. (2014). Activiti 5. x Business Process Management Beginner's Guide. Packt Publishing Ltd.
? Tijs Rademakers (2012). Activiti in Action - Executable Business Processes in BPMN 2.0. Manning Publications Co.
? Nelson, M., & Williams, T. (2012). Oracle BPM Suite 11g: Advanced BPMN Topics: Master Advanced BPMN for Oracle BPM Suite Including Inter-process Communication, Handling Arrays, and Exception Management. Packt Publishing Ltd.
? Silver, Bruce (2011). BPMN method and style, 2nd edition, with BPMN Implementer?s Guide, Cody-Cassidy Press.
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Docentes
Pedro Sebastião
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
O principal objectivo desta unidade curricular consiste em desenvolver um projeto empreendedor tecnológico (PET) inovador na área da Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) sob a forma de produto, processo, serviço e/ou sistema (PPSS), com a aspiração de ser feita transferência de tecnologia e com elevado valor para o mercado.
Esta UC tem como objetivos específicos o conhecimento dos principais blocos técnicos que fazem parte do IoT e várias aplicações existentes como casos de estudo que foram implementados através de projetos internacionais financiados e projetos em funcionamento nas várias áreas da indústria, agricultura, cidades, regiões, veículos, etc....
Também são identificadas e estudadas as principais normas relacionadas com o IoT.
O Projeto considera 3 partes essenciais que têm de estar desenvolvidas: (I) Estudos Técnico- Científicos; (II) Análise de Mercado e Plano de Negócio; (III) Plano de Sustentabilidade.
Programa
CP1. Introdução aos principais blocos de IoT: Infraestruturas, Processamento de dados, Apresentação de dados, Dispositivos, Aplicações, Plataformas, Atuadores, Sensores.
CP2. IoT com case studies ao nível de PPSS
CP3. Introdução a tipos de projetos a desenvolver em contexto de IoT e identificação de ?Case Studies? de projetos Nacionais e Internacionais
CP4. Conceitos de ?Design Thinking?
CP5. Organização e estrutura do projeto (PET): Estratégia económica, científica-tecnológica; estado da arte e desenvolvimentos propostos relacionados com o PPSS de IoT; principais contribuições-benefícios.
CP6. Caraterísticas inovadoras do PET:
CP7. Plano de negócio do PPSS
CP8. Plano de sustentabilidade do PPSS em IoT.
CP9. Plano de trabalho e respetivo cronograma.
Processo de Avaliação
O método de avaliação nesta UC consiste: na realização de um projeto (PET em IoT) prático elaborado em grupo, para fomentar a discussão e a procura de solução em equipa, que tem 50% na nota final (40% para o Projeto e 10% para a apresentação/discussão) e uma avaliação individual de 50%. Existe uma alternativa de um projeto individual de avaliação 100% (podendo ser entregue na 1ª ou 2ª época). A classificação mínima é 10 de um total de 20.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
[1] ? Tutorial Point (2016) Internet of Things. Tutorials Point (I) Pvt. Ltd.
[2] ? A. McEwen, H. Cassimally (2014) Designing the Internet of Things, John Wiley and Sons, Ltd.
[3] ? J. Gubbia, R. Buyya, S. Marusic, M. Palaniswami (2013) Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions, Future Generation Computer Systems 29 (2013) pp. 1645?1660, Elsevier.
[4] ? O. Vermesan, P. Friess (2014), Internet of Things-From research and innovation to Market Deployment, River Publishers.
[5] ? F. daCosta (2013) Rethinking the Internet of Things: A scalable approach to connect everything. Apress open.
[6] ? O. Vermesan, P. Friess (2013) Internet of Things: Converging Technologies for Smart Environments and Integrated Ecosystems, River Publishers.
Bibliografia Opcional
[7] - N. Gondchawar, R. Kawitkar (2016) IoT based Smart Agriculture, International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering Vol. 5, Issue 6, June 2016.
[8] ? R&D articles (e-learning plataform).
[9] ? Set of IoT standards (last editions) (e-learning plataform).
[10] ? Research projects in IoT (e-learning platform).
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Objectivos
Programa
Processo de Avaliação
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Bibliografia Opcional
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Objectivos
Programa
Processo de Avaliação
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Bibliografia Opcional
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1 Ano | 1 Semestre
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Docentes
Florinda Maria Carreira Neto Matos
Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Objectivos
Esta unidade curricular tem como principal objectivo proporcionar aos alunos conhecimentos que lhes permitam ter um primeiro contacto com os princípais conceitos da gestão, gestão do conhecimento e cultura organizacional.
Programa
1. Princípios básicos de gestão
2. Evolução histórica da gestão
3. Complexidade do mercado actual
4. Gestão do conhecimento
5. Aprendizagem organizacional
6. Cultural organizacional
7. Gestão do conhecimento e inovação.
Processo de Avaliação
OPÇÃO 1:
Avaliação ao longo do semestre lectivo:
1.Participação nas aulas - 20%
?Assiduidade e pontualidade.
?Intervenção e participação nas aulas.
?Resposta a questões em aula.
2.Teste - 80%
Os alunos deverão obter uma classificação mínima de 7,50 valores no teste.
OPÇÃO 2:
Exame no final do semestre - 100%
A aprovação é obtida com uma classificação de 10 valores ou superior.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Argyris, C.; Schon (1978). Organizational Learning: A Theory of Action Perspective. Reading: Addison-Wesley.
Bartol, K. e Martin, D. (1998). Management (3ª Ed.). Boston, MA: McGraw-Hill.
Chesbrough, H., (2003). Open Innovation - The New imperative for creating and profiting from technology. MA: Harvard Business School Press
Davenport, T.; Prusak, L. (1998). Working Knowledge. Cambridge, MA: Harvard Business School Press.
Fernandes, A. (2007). Tipologia da aprendizagem organizacional: Teorias e Práticas. Lisboa: Livros Horizonte.
Hofstede, G. (1991). Culture and Organizations: Software of the Mind. London: McGraw-Hill.
Nonaka, I.; Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press.
Schein, E. H. (2004). Organizational culture and leadership. London: The Jossey-Bass Business.
Bibliografia Opcional
Dalkir, K. (2011) Knowledge Management in Theory and Practice. Cambridge, Massachusetts: the MIT Press.
Davenport , T. (2005) Thinking for a living, how to get better performance and results from knowledge
workers . Boston, MA : Harvard Business School Press .
Davenport, Thomas H., & Lawrence Prusak (1998) Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Cambridge, MA: Harvard Business School Press.
Donnely, J. (2000) Administração: Princípios de Gestão Empresarial. 10ª Ed., Lisboa: McGraw Hill.
Ferreira, M. P., Santos, J. C., Reis, N. & Marques, T., (2010) Gestão Empresarial. Lisboa: Editora LIDEL.
Iskandar, K., Jambar, M., Kosala, R. & Prabowo, H. (2017). Current Issue of Knowledge Management System for Future Research: A Systematic Literature Review. Procedia Computer Science 116 (2017) 68-80
Hofstede, Geert. (2001) Culture's Consequences : Comparing Values, Behaviors, Institutions, and Organizations across Nations. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
Nonaka, Ikujiro, & Hirotaka Takeuchi. 1995. The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. New York, NY: Oxford University Press.
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1 Ano | 2 Semestre
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Docentes
João Paulo Pina
Departamento de Recursos Humanos e Comportamento Organizacional
Objectivos
Programa
Processo de Avaliação
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Bibliografia Opcional
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Objectivos
Programa
Processo de Avaliação
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Bibliografia Opcional
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Objectivos
Programa
Processo de Avaliação
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Bibliografia Opcional
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1 Ano | 1 Semestre
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Docentes
Luís Nunes
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Conhecer os rudimentos da Aprendizagem Automática (AA) de modo a conseguir usar ferramentas com algoritmos de AA em problemas reais e construir algoritmos de complexidade média a partir de descrições.
Programa
CP1. Nota histórica sobre a Aprendizagem Automática. Relação com outras disciplinas. Principais aplicações.
CP2. Problemas e tipos de aprendizagem;
CP3. Aprendizagem Não Supervisionada;
CP4. Aprendizagem Supervisionada (simbólica e sub-simbólica);
CP5. Aprendizagem por Reforço;
CP6. Métodos de procura e Algoritmos Genéticos;
CP7. Preparação de dados, validação de resultados;
CP8. Técnicas de aceleração de algoritmos de AA.
CP9. Implementação de algoritmo de AA
Processo de Avaliação
A avaliação é feita por trabalho final (90%), incluindo relatório (com um máximo de 10 páginas) e apresentações orais (aprox. 10m). A realização de 3 mini-testes cuja média contribui com os restantes 10% da nota final.
Os temas dos trabalhos serão acordados com o docente até meio do semestre.
As avaliações serão publicadas na página da disciplina, na plataforma de e-learning e/ou directamente por mail.
A assiduidade não é usada como critério de avaliação ou reprovação.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
(Alpaydin 2010) Ethem Alpaydin. Introduction to Machine Learning. MIT Press (2010).ISBN 026201243X.
Bibliografia Opcional
(Mitchell 97) Tom Mitchell. Machine Learning, McGraw Hill, 1997.
(Haykin 99) Simon Haykin. Neural Networks. Prentice Hall, 1999.
(Duda, Hart 73) R. Duda and P. Hart. Pattern Classification and Scene Analysis. Wiley & Sons, Inc, 1973
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Docentes
João Carlos Ferreira
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Vítor Basto Fernandes
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
O objetivo desta unidade curricular é introduzir os estudantes aos paradigmas de computação emergentes. Tecnologias, serviços e modelos de negócio associados à Computação Ubíqua e Internet das Coisas (UC&IoT).
Fornece também uma visão geral das tendências futuras e investigação em curso nesta nova área de rápido crescimento:
- Estudar os princípios, problemas de investigação e aplicações no contexto da mobilidade dos dispositivos, do software e dos utilizadores, bem como da IoT;
- Adquirir experiência com tecnologias e sistemas operativos para IoT;
- Ajudar os estudantes a desenvolver competências de autoestudo para que possam acompanhar as abordagens, normas, tecnologias, ferramentas e técnicas em rápida mudança nesta área de conhecimento.
Programa
CP1-Ambientes de Exploração para UC&IoT
Ambientes de exploração e sistemas operativos para contextos de UC&IoT
CP2-Middleware para IoT
Quadros de referência de suporte à construção de ambientes distribuídos, gestão de fluxos e processos para IoT
CP3-Conceção e desenho de soluções para IoT
Metodologias e princípios para soluções para IoT centradas na rede e no utilizador
CP4-Normas, protocolos e pilhas protocolares de referência para IoT
Boas práticas, especificações padrão, protocolos e pilhas protocolares para a conceção de soluções IoT
CP5-Modelos de negócio em UC&IoT
Modelos de negócio emergentes, pub., tecnologias de pagamentos eletrónicos
CP6-Smart Spaces e Wearable Computing
Smart buildings,smart cities e smart cars;Wearable computing e Well-being;Drones
CP7-Serviços Baseados em Localização
Serviços e tecnologias baseadas na localização e sensíveis ao contexto
CP8-Evolução futura
Tendências tecnológicas;Investigação e desenvolvimentos comerciais em UC&IoT
Processo de Avaliação
AVALIAÇÃO CONTÍNUA
Método recomendado devido à natureza prática da UC. Trabalhos práticos em grupo de 2/3 alunos (60%),apresentação oral final e duas avaliações intermédias (20% + 20%). Cada componente requer uma nota mínima de 8.
EXAME FINAL
Os estudantes podem realizar apenas um exame final (100%). Esta opção não é encorajada, porque a aprendizagem dos tópicos desta UC é difícil sem a experiência prática conseguida na avaliação contínua.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
?Acetatos da disciplina criados pelos docentes João Ferreira e Vítor Basto Fernandes, disponíveis na plataforma de e-learning (à medida que os temas forem introduzidos).
?Samuel Greengard, The Internet of Things (The MIT Press Essential Knowledge series), 2015
?Adrian McEwen and Hakim Cassimally. Designing the Internet of Things 1st Edition, Wiley, 2014
?Prasant Kumar Pattnaik and Rajib Mall. Fundamentals of Mobile Computing, Wiley 2015
?M-Commerce: Technologies, Services and Business Models, Norman Sadeh, Wiley, 2002.
?Jochen Schiller, Mobile Communications, Addison Wesley, 2003.
?George Roussos, Networked RFID: Systems, Software and Services, Springer, 2008.
?Anthony LaMarca and Eyal de Lara, Location Systems: An Introduction to the Technology Behind Location Awareness, Morgan & Claypool Publishers, 2008.
?Bill Phillips, Chris Stewart, Brian Hard and, Kristin Marsicano, Android Programming: The Big Nerd Ranch Guide, Big Nerd Ranch Guides, 2 edition, 2015.
Bibliografia Opcional
?Materiais online (tutorias, filmes pedagógicos) cujos links serão explicitamente indicados na plataforma de e-learning.
?John Krumm. Ubiquitous Computing Fundamentals 1st Edition, Chapman and Hall/CRC; 1 edition, 2009.
?Frank Adelstein, Sandeep KS Gupta, Golden Richard III, Loren Schwiebert. Fundamentals of Mobile and Pervasive Computing McGraw-Hill Professional; 1 edition (November 30, 2004).
?Stephen Fried. Mobile Device Security: A Comprehensive Guide to Securing Your Information in a Moving World 1st Edition, Auerbach Publications; 2010
?Fei Hu. Security and Privacy in Internet of Things (IoTs): Models, Algorithms, and Implementations, CRC Press; 1 edition, 2016.
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Docentes
Augusto Afonso Albuquerque
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
O principal objetivo desta UC é capacitar o aluno a usar qualquer informação disponível para extrair conhecimento para seu negócio, seja privado ou público.
A disciplina baseia-se na utilização dos princípios fundamentais da ciência dos dados a aplicar à gestão, às finanças e à economia. Uma forte ênfase é dada ao desenvolvimento de competências em vários casos de estudo.
Programa
CP1. Introdução à engenharia de dados e conhecimento
CP2. Curso em Python
CP3. Estruturas de dados
CP4. Carregamento de dados, armazenamento e formatos de arquivo
CP5. Data Wrangling: Limpar, Transformar, Mesclar, Redimensionar
CP6. Plotagem e Visualização
CP7. Agregação de Dados e Operações de Grupo. Estatísticas: tendência central, dispersão, correlação, regressão linear
CP8. Hipótese e Inferência
CP9. Clustering: Kmeans, silhueta, Análise de Componentes Principais. Caso de uso: O índice DAX e seus 30 estoques. Regressão bayesiana
CP10. Análise de rede. Caso de uso: comércio internacional
CP11. Séries temporais, incluindo funções de janela móvel
CP12. Aplicações de Dados Financeiros e Econômicos: Gerenciamento de Risco, Simulação de Modelos Financeiros, Teorema Fundamental de Precificação de Ativos e Risco-Neutro, Valorização de Derivativos.
Processo de Avaliação
Dada a natureza dos conteúdos lecionados, a avaliação será realizada por 2 trabalhos individuais. O seu tema deverá estar alinhado com a totalidade ou parte do programa da UC. Embora não obrigatório, é incentivada a contextualização deste trabalho na realidade empresarial.
A entrega será na época normal. Cada aluno realizará uma apresentação e discussão sobre os trabalhos, que terão um peso de 100% e será graduado na escala de 0 a 20.
É exigida uma assiduidade mínima de 80% às aulas.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Making Sense of Data I: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining, Second Edition. Glenn J. Myatt and Wayne P. Johnson. © 2014 John Wiley & Sons, Inc. Published 2014 by John Wiley & Sons, Inc.
Bibliografia Opcional
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Docentes
Rúben Pereira
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Esta UC, tem como principal objetivo introduzir os principais conceitos relacionados com a governação das tecnologias de informação. Após completarem com sucesso esta UC os alunos deverão ser capazes de perceber e ter opinião crítica, devidamente sustentada, sobre as principais problemáticas relacionadas com a governação das tecnologias de informação numa empresa.
Pretende-se assim com esta UC dotar os alunos de conhecimentos teóricos essenciais e transversais para que possam mais tarde aplicar na prática uma boa governação das tecnologias de informação, enfrentando os problemas que irão encontrar no terreno de forma eficaz, sempre orientados para o alinhamento entre o negócio e as tecnologias de informação.
Programa
CP1-Princípios e conceitos
Princípios e conceitos sobre governação das TI.
CP2-Governação vs gestão das TI
Principais diferenças entre governar e gerir as TI.
CP3-Mecanismos de governação das TI
Mecanismos para governação das TI, assim como as suas funcionalidades.
CP4-Gestão da estratégia das TI
Clarificar a importância de existir um bom planeamento das TI e de manter a estratégia de negócio e das TI alinhadas.
CP5-Valor das TI
Perceber o custo/benefício dos investimentos nas TI.
CP6-Desempenho das TI
Aplicação e relevância de um Balance ScoreCard nas TI.
CP7-Gestão de risco das TI
Importância da gestão de risco e como pode ser aplicada.
CP8-Gestão de conformidades nas TI
Importância de se manter em conformidade com as diversas políticas externas e internas.
CP9-Inovação
Como utilizar as TI para potenciar o negócio.
CP10-Quadros de referência para a governação das TI
Introdução aos principais quadros de referência no mercado para uma melhor governação das TI.
Processo de Avaliação
Dada a natureza dos conteúdos lecionados, a avaliação será realizada por trabalho individual. O seu tema deverá estar alinhado com a totalidade ou parte do programa da UC. Embora não obrigatório, é incentivada a contextualização deste trabalho na realidade empresarial.
A entrega será na época normal. Cada aluno realizará uma apresentação e discussão sobre o trabalho, que terá um peso de 100% e será graduado na escala de 0 a 20.
É exigida uma assiduidade mínima de 80% às aulas.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
?Slides de Fundamentos de Governação das TI, Rúben Pereira, disponíveis na plataforma de e-learning (à medida que os temas forem introduzidos), 2017/2018
?Enterprise Governance of Information Technology: Achieving Strategic Alignment and Value, Van Grembergen and Steven de Haes, 2009th Edition, Springer, 2009.
?IT Governance: How Top Performers Manage IT Decision Rights for Superior Results, Peter Weil and Jeanne Ross, Harvard Business School, 2004
Bibliografia Opcional
?Artigos científicos que serão explicitamente indicados na plataforma de e-learning
?IT Governance: Policies and Procedures, Michael Wallace and Larry Webber, 2017 Edition, Wolters Kluwer, 2016
?Implementing World Class IT Strategy: How IT Can Drive Organizational Innovation, Peter A. High, 1st Edition, Jossey-Bass, 2014
?Governance, Risk Management, and Compliance: It Can't Happen to Us--Avoiding Corporate Disaster While Driving Success, Richard M. Steinberg, Wiley, 2011
?Adventures of an IT Leader, Robbert D. Austin and Richard L. Nolan, Harvard Business School, 2009
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Objectivos
A presente UC pretende dar aos alunos uma visão abrangente da gestão e governação nas áreas dos sistemas e tecnologias de informação, integrando aspectos essenciais da Gestão das pessoas, dos grupos e da organização com as práticas e os normativos específicos das áreas de Sistemas e Tecnologias de Informação.
Pretende-se que os estudantes desenvolvam competências que permitam vir a integrar estas duas vertentes no desenvolvimento do seu projecto ou proposta de investigação.
Programa
Os principais conteúdos programáticos a abordar são:
CP1. Introdução e Conceitos Fundamentais: Estratégia, Planeamento, Governação e Gestão;
CP2. Principais frameworks para a Governação de TI (COSO, COBIT, ISO 38500)
CP3. Gestão de benefícios dos investimentos em Sistemas e Tecnologias de Informação;
CP4. "Best practices" e modelos de maturidade em SI/TI;
CP5. Introdução ao comportamento organizacional;
CP6. Mudança, Aprendizagem e Desenvolvimento Organizacional;
CP7. Processos típicos da Gestão de Recursos Humanos;
CP8. Gestão da qualidade e modelos de excelência organizacional;
CP9. Introdução à investigação em contexto organizacional.
Processo de Avaliação
Avaliação Contínua:
- Teste escrito individual (50%) - teste teórico/prático individual com consulta limitada;
- Trabalho prático (50%) - trabalho em grupo, ou individual, com apresentação em sala e apresentação escrita.
A média ponderada destas notas (não inferior a 8 valores em cada um dos elementos de avaliação) constituirá a nota final deste regime.
Exame Final:
Os alunos vão a exame final caso tenham optado por este regime ou não tenham obtido nota positiva na avaliação contínua.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
- Moeller, Robert. (2013). Executive's Guide to IT Governance - improving Systems Processes with Service Management, COBIT, and ITIL. John Willey and Sons, Inc. New Jersey.
- Ward, John; Daniel, Elizabeth (2006): Benefits Management: Delivering Value from IS & IT Investments, John Wiley & Sons, Chichester
- Robbins, S. & Judge, T. (2013). Organizational Behaviour, 15th Edition. Pearson Education, Inc. New Jersey, USA.
- Armstrong, M. & Taylor, S. (2014). Armstrong's Handbook of Human Resource Management Practice, 13th Edition. Kogan Page Limited. London, UK.
- Cummings, T. and Worley, C. (2009). Organization Development & Change, 9th Edition. South-Western Cengage Learning. Mason, OH. USA.
- Mathis, R., Jackson, J. (2011). Human Resource Management, 13th Edition. South-Western Cengage Learning. Mason, OH.
Bibliografia Opcional
- Henriques, Telmo. (2015). IT Quality and Organization Development - using Action Research to promote Employee Engagement, Leadership development, Learning and Organizational Improvement. PhD Dissertation in Information Science and Technology. ISCTE-IUL.
- ITIL. (2011). An Introductory Overview of ITIL 201. ITIL.
- SEI. (2010). CMMI for Development.V1.3. Software Engineering Institute - Carnegie Mellon University.
- SEI. (2010). CMMI for Services.V1.3. Software Engineering Institute - Carnegie Mellon University.
- SEI. (2010). CMMI for Acquisitions.V1.3. Software Engineering Institute - Carnegie Mellon University.
- JUSE (2013). The Application Guide for the Deming Prize 2013, For Companies and Organizations Overseas. The Deming Prize Committee, Union of Japanese Scientists and Engineers.
- NIST. (2013). Malcolm Baldrige National Quality Award 2013-2014 Criteria for Performance Excellence. National Institute of Standards and Technology. USA.
- EFQM. (2013). EFQM Excellence Model. Brussels: European Foundation for Quality Management.
- Evans, J. and Lindsay, W. (2011). The Management and Control of Quality, 8th Ed. South-western Thomson Learning. Cincinnati. OH.
- Erikson, Paivi and Kovalainen, Anne. (2008). Qualitative Methods in Business Research. Sage Publications, Thousand Oaks, CA.
- Robson, C. (2011). Real world research: a resource for users of social research methods in applied settings, 3rd Ed. John Wiley & Sons, Ltd.
- Saunders, M., Lewis, P & Thornhill, A. (2009). Research methods for business students, 5th Edition. Pearson Education Limited. Essex, UK.
- Coghlan, D. and Brannick, T. (2014). Doing action research in your own organization, 4th Edition. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
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Docentes
Florinda Maria Carreira Neto Matos
Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Objectivos
Esta unidade curricular tem como principal objectivo proporcionar aos alunos conhecimentos que lhes permitam ter um primeiro contacto com os princípais conceitos da gestão, gestão do conhecimento e cultura organizacional.
Programa
1. Princípios básicos de gestão
2. Evolução histórica da gestão
3. Complexidade do mercado actual
4. Gestão do conhecimento
5. Aprendizagem organizacional
6. Cultural organizacional
7. Gestão do conhecimento e inovação.
Processo de Avaliação
OPÇÃO 1:
Avaliação ao longo do semestre lectivo:
1.Participação nas aulas - 20%
?Assiduidade e pontualidade.
?Intervenção e participação nas aulas.
?Resposta a questões em aula.
2.Teste - 80%
Os alunos deverão obter uma classificação mínima de 7,50 valores no teste.
OPÇÃO 2:
Exame no final do semestre - 100%
A aprovação é obtida com uma classificação de 10 valores ou superior.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Argyris, C.; Schon (1978). Organizational Learning: A Theory of Action Perspective. Reading: Addison-Wesley.
Bartol, K. e Martin, D. (1998). Management (3ª Ed.). Boston, MA: McGraw-Hill.
Chesbrough, H., (2003). Open Innovation - The New imperative for creating and profiting from technology. MA: Harvard Business School Press
Davenport, T.; Prusak, L. (1998). Working Knowledge. Cambridge, MA: Harvard Business School Press.
Fernandes, A. (2007). Tipologia da aprendizagem organizacional: Teorias e Práticas. Lisboa: Livros Horizonte.
Hofstede, G. (1991). Culture and Organizations: Software of the Mind. London: McGraw-Hill.
Nonaka, I.; Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press.
Schein, E. H. (2004). Organizational culture and leadership. London: The Jossey-Bass Business.
Bibliografia Opcional
Dalkir, K. (2011) Knowledge Management in Theory and Practice. Cambridge, Massachusetts: the MIT Press.
Davenport , T. (2005) Thinking for a living, how to get better performance and results from knowledge
workers . Boston, MA : Harvard Business School Press .
Davenport, Thomas H., & Lawrence Prusak (1998) Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Cambridge, MA: Harvard Business School Press.
Donnely, J. (2000) Administração: Princípios de Gestão Empresarial. 10ª Ed., Lisboa: McGraw Hill.
Ferreira, M. P., Santos, J. C., Reis, N. & Marques, T., (2010) Gestão Empresarial. Lisboa: Editora LIDEL.
Iskandar, K., Jambar, M., Kosala, R. & Prabowo, H. (2017). Current Issue of Knowledge Management System for Future Research: A Systematic Literature Review. Procedia Computer Science 116 (2017) 68-80
Hofstede, Geert. (2001) Culture's Consequences : Comparing Values, Behaviors, Institutions, and Organizations across Nations. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
Nonaka, Ikujiro, & Hirotaka Takeuchi. 1995. The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. New York, NY: Oxford University Press.
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Docentes
Rosário Laureano
Departamento de Matemática
Vítor Basto Fernandes
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
O objetivo desta UC é dotar os estudantes de capacidade para formular problemas de otimização linear (OL), mas sobretudo resolver problemas de otimização não linear (OLN), incluindo problemas de otimização com restrições.
Os estudantes deverão aprender a determinar, de forma crítica, quais os métodos numéricos a aplicar com vista a? resolução de problemas de otimização.
Serão abordados com particular ênfase problemas e técnicas vocacionadas para a ODM, por se revelarem de especial utilidade e objetividade no processo de escolha entre alternativas diversas, quando considerados múltiplos critérios de decisão.
A UC fornece uma perspetiva alargada e completa das bases matemáticas nas técnicas de otimização baseadas na derivação, mas também aprofunda métodos de otimização estocástica e métodos baseados em computação natural.
Adicionalmente pretende-se que os estudantes ganhem experiência em ambientes de desenvolvimento de software específicos para a resolução de problemas de ODM.
Programa
CP1 [Programação linear]
Convexidade;Interpretação geométrica;Simplex;Teoremas de dualidade.
CP2 [Métodos Analíticos para otimização não-linear]
Formas quadráticas;Funções convexas;Condições ótimas necessária e suficiente para problemas de otimização não linear sem e com restrições;Otimização convexa.
CP3 [Métodos Numéricos para otimização não-linear]
Eliminação e interpolação, método dos gradientes, Newton e quasi-Newton
CP4 [Análise multicritério]
Decisão multicritério; Agentes de decisão; Função de normalização e valor; Critérios de agregação; Avaliação global de alternativas; Análise de sensibilidade e incerteza; Estruturação de problemas através de decisão multicritério; Analytic Network Process e Analytic Hierarchy Process; MACBETH.
CP5 [Métodos de otimização multiobjetivo]
Modelos determinísticos e estocásticos, OCU e ODM; Conceito de Pareto-Optimal; Tratameto de restrições; OM inspirada na natureza; Qualidade de algoritmos de OM.
CP6 [Software para ODM]
Matlab, Excel, jMetal,
Processo de Avaliação
AVALIAÇÃO PERIÓDICA
Inclui 3 componentes:
-Um trabalho prático em grupo (2/3 estudantes) com peso de 30% na nota final da UC;
-Escrita de um artigo científico com peso de 30% na nota final da UC;
-Frequência (prova teórica escrita) com peso de 40% na nota final da UC.
Cada componente tem associada nota mínima (50%) para aproveitamento à UC por avaliação periódica.
EXAME FINAL
Os estudantes podem realizar apenas um exame final sobre a totalidade da matéria,com um peso de 100% na nota final da UC.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
? Deb, K.: Optimization For Engineering Design: Algorithms and Examples, 2nd edition, 2012
? Bonnans, J.F, Gilbert, J.C., Lemarechal, C. and Sagastizábal, C.A.: Numerical Optimization: Theoretical and Practical Aspects, Springer Verlag, 2006
? Thomas Bäck - Evolution Strategies, Evolutionary Programming, Genetic Algorithms, Oxford University Press, New York 1996
? Eiben, A.E., Smith, J.E. - Introduction to Evolutionary Computing (Natural Computing Series) 1st ed. 2003. Corr. 2nd printing, 2007
? Statnikov, R.B. and Matusov, J.B.: Multicriteria Analysis in Engineering, Springer - Science + Business Media, B.V., 2002
? Nocedal, J. and Wright, St.: Numerical optimization, Springer Verlag, 1999
? Greco, S., Ehrgott, M. and Figueira, J.R., Multiple Criteria Decision Analysis ? State of the Art Surveys, Springer, New York, 2016
? Almeida, A.T., et al.: Multicriteria and Multiobjective Models for Risk, Reliability and Maintenance Decision Analysis, Springer, Switzerland, 2015
Bibliografia Opcional
? Ehrgott, M.: Multicriteria Optimization, Springer 2005
? Miettinen, K.: Nonlinear Multiobjective Optimization, Kluwer, 1999
? Michael Emmerich and André Deutz: Multicriteria Optimization and Decision Making: Principles, Algorithms, and Applications, LIACS, 2012
? Ishizata, A. and Nemery, P.: Multi-Criteria Decision Analysis ? Methods and Software, John Wiley & Sons, United Kingdom, 2013
? Rao, S.S.: Engineering Optimization: Theory and Practice, John Wiley & Sons, Canada, 1996
? Conn, A.R., Scheinberg, K. and Vicente, L.V.: Introduction to Derivative-Free Optimization, SIAM Series on Optimization, 2009
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Docentes
André Santos
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Desenvolvimento de sistemas de software com boas propriedades relativas à sua manutenção e evolução requer o domínio de conceitos e tecnologias de programação avançada, em articulação com desenho de software. Nesta Unidade Curricular os alunos são expostos a matérias avançadas que assentam em noções prévias de programação orientada por objetos, com uma forte componente prática. A aplicação prática de conceitos é feita com base na linguagem e plataformas baseadas em Java.
Programa
CP1. Primitivas de reflexão (Java)
CP2. Definição de anotações (Java)
CP3. Primitivas de programação orientada por aspetos (AspectJ)
CP4. Orientações para desenho de APIs (application programming interface)
CP5. Sistemas baseados em componentes (OSGi, open services gateway initiative)
CP6. Plataformas para desenvolvimento de sistemas extensíveis baseados em plugins (Equinox/Eclipse)
Processo de Avaliação
Avaliação Contínua:
- Quizzes sobre leituras ou visionamento de palestras exigidas (20%)
- Projeto de individual (80%)
Sempre que possível, será proposto um projeto colaborativo, significando isto que o resultado final é um sistema de componentes composto pelas contribuições dos vários alunos. Há abertura para propostas alternativas de projetos que envolvam as matérias abordadas.
Aprovação à UC requer um mínimo de 75% de presenças nas aulas.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Joshua Bloch, Effective Java (Second Edition), 2008.
Ramnivas Laddad, AspectJ in Action, Manning, Greenwich, Connecticut, 2003.
Erich Gamma, Kent Beck, Contributing to Eclipse: Principles, Patterns, and Plug-Ins, Addison-Wesley, 2003.
Jeff McAffer, Paul VanderLei, Simon Archer, OSGi and Equinox: Creating Highly Modular Java Systems, Addison-Wesley Professional, 2010.
Bibliografia Opcional
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides, Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software, Addison-Wesley, 1995.
Martin Fowler, Patterns of Enterprise Application Architecture, Addison-Wesley, 2002.
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Objectivos
A nova economia exigiu o uso de ferramentas que se encontram no cruzamento da ciência computacional, da matemática e da microeconomia. A teoria de jogos é a forma natural de as modelar. O objectivo desta cadeira é conhecer as principais aplicações da teoria de jogos e de incentivos nas ciências da computação, compreender a sua necessidade e as suas caracterísiticas essenciais.Algumas das aplicações a estudar nesta disciplina são:
-como desenhar leilões de tempo real para venda de publicidade, google adwords;
-como alocar os alunos por cursos e universidades ou como alocar pacientes que esperam a doação de um rim e os rins doados;
-sistemas de votações, p.e. no modo como se hierarquizam as páginas de web numa pesquisa (rank aggregation);
-desenho de redes peer to peer, como escolher os incentivos certos para que os intervinientes não façam só downloads mantendo a eficiência da rede;
-como, quando e porquê desenhar sistemas de reputação, uber, ebay, amazon, etc
Programa
1.Introdução.
2.Escolha social (Votações).
3.Incentivos e Computação.
4.Teoria de leilões.
5.Mechanism design.
6.Doação de Rins e a alocação estável.
7.Routing egoísta e o preço da anarquia.
Processo de Avaliação
A avaliação será realizada com base num trabalho de grupo ou individual (100%).
Caso os alunos não atinjam os objectivos no trabalho, a nota será dada a 100% pelo exame de recurso (100%).
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Roughgarden, Tim. Twenty Lectures on Algorithmic Game Theory. Cambridge University Press, 2016.
Bibliografia Opcional
Nisan, Noam, et al., eds. Algorithmic game theory. Vol. 1. Cambridge: Cambridge University Press, 2007.
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Docentes
Adriano Lopes
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
A unidade curricular apresenta os conceitos fundamentais associados a visualização exploratória de big data. Pretende-se transmitir aos alunos o conhecimento que lhes permita construir sistemas de visualização exploratória de big data.
Nesse sentido, a unidade curricular aborda os seguintes aspetos:
•Princípios fundamentais do processo de visualização.
•Técnicas direcionadas para visualização exploratória de big data.
•Desenho e conceção de visualizações eficazes, num contexto de interatividade e de escala.
•Desafios colocados ao processo de visualização por características intrínsecas a big data, e soluções para os ultrapassar.
•Desenvolvimento de visualizações interativas para web, por ex. utilizando D3 baseado em JavaScript.
•Desenvolvimento de sistemas de visualização exploratória de big data, com foco em aplicações baseadas em streaming de dados, grafos de grande dimensão e tabelas de grande dimensão.
Programa
CP1. Fundamentos de visualização para big data
•O processo de visualização
•Desafios decorrentes de características intrínsecas a big data
•Diretivas para desenho e conceção de visualizações eficazes
CP2. Técnicas de visualização exploratória de big data
•Orientada ao pixel
•Agregação e nível de detalhe
•Distorção
•Orientada por questões
CP3. Redução de volume de dados
•Amostragem
•Agrupamento
•Modelação
CP4. Ferramentas e ambientes de programação
•Programação web para criação de visualizações, por ex. utilizando D3
•Experiência prática com ferramentas direcionadas para big data – sistemas Hadoop/Spark
•Experiência prática com notebooks de visualização exploratória de big data, em web, por ex. Apache Zeppelin
•Desempenho computacional
CP5. Construção de sistemas de visualização exploratória de big data
•Streaming de dados em quase-tempo real
•Baseados em grafos de grande dimensão
•Baseados em tabelas de grande dimensão
Processo de Avaliação
AVALIAÇÃO CONTÍNUA
Inclui 3 componentes:
•Trabalhos práticos de 2-3 alunos. (30%) O fator de ponderação de cada trabalho varia em função da sua dimensão e dificuldade.
•Projeto final de 2-3 alunos. (30%)
•Teste final escrito e individual. (40%)
Nota mínima em cada componente: 8 em 20.
EXAME FINAL
A opção existente de realizar apenas um exame final (100%) não é encorajada, porque é difícil aprender as temáticas desta UC sem a experiência prática obtida numa avaliação contínua.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
•Matthew O. Ward, Georges Grinstein, Daniel Keim. Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications, 2nd Edition. CRC Press, 2015
•Bill Chambers, Matei Zaharia. Spark: The Definitive Guide: Big data processing made simple. O’Reilly Media, 2017
•Jure Leskovec, Anand Rajaraman and Jeffrey David Ullman. Mining of Massive Datasets, 2nd Edition. Cambridge University Press, 2014
Bibliografia Opcional
•Adriano Lopes. Slides of Big Data Visualization, available in the e-learning platform as the topics are delivered in the lectures.
•Small collection of research papers, software and online materials e.g. tutorials and pedagogical videos. That is the case of material related to systems and toolkits mentioned in the course e.g. D3, Hadoop, Spark and Apache Zeppelin.
•Scott Murray. Interactive Data Visualization for the Web: An Introduction to Designing with D3, 2nd Edition. O’Reilly Media, 2017
•Tamara Munzner. Visualization Analysis & Design: Abstractions, Principles, and Methods. CRC Press, 2014
•Colin Ware. Information Visualization: Perception for Design, 3rd Edition. Morgan Kaufmann, 2012
•Robert Spence. Information Visualization: An Introduction, 3rd Edition. Springer, 2014
•Chaomei Chen. Information Visualization: Beyond the Horizon, 2nd Edition. Springer, 2010
•Alexandru C. Telea. Data Visualization: Principles and Practice. AK Peters/CRC Press, 2008
•Edward Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, 2nd Edition. Graphics Press, 2001
•Jacques Bertin. Semiology of Graphics: Diagrams, Networks, Maps. Esri Press, 1983 (Reprinted in 2010)
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1 Ano | 2 Semestre
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Docentes
João Pedro Oliveira
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
O objectivo geral desta UC é dar formação nas técnicas e algoritmos que permitem extrair modelos e informação a partir de grandes quantidades de informação.
Programa
CP1: Programação para larga escala
- Sistema de ficheiros distribuídos
- O modelo de programação MapReduce
CP2: Locality-sensitive hashing algorithm
CP3: Aprendizagem a partir de sequências
CP4: Análise de hiperligações
- PageRank
- Link Spam
CP5: Regras de associação
CP6: Aprendizagem não supervisionada em larga escala
CP7: Sistemas de recomendação
CP8: Comunidades em redes sociais
CP9: Redução de dimensionalidade
- Análise de componentes principais
- Decomposição em valores próprios singulares
- Decomposição CUR
CP10: Aprendizagem supervisionada em larga escala
- Vizinho mais próximo
- Máquinas de vetor de suporte
CP11: Árvores de decisão
CP12: Introdução ao Deep Learning
Processo de Avaliação
A avaliação pode ser realizada de duas formas: periódica [1] ou exame final [2].
[1] A avaliação periódica consiste em:
- 2 testes escritos (com um peso na nota final de 20% cada), realizados ao longo do semestre, com uma nota mínima de 7;
- 1 trabalho (de grupo) com um peso na nota final de 60%.
[2] O exame final é composto por parte teórica e prática realizadas no ISCTE-IUL, realizada em época de recurso ou em época especial (ver detalhes obrigatórios no campo Observações).
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Mining of Massive Datasets, A. Rajaraman, J. Ullman, 2011, Cambridge University Press.
Big Data: Algorithms, Analytics, and Applications, Kuan-Ching Li et al., Chapman and Hall/CRC, 2015.
Advanced Analytics with Spark: Patterns for Learning from Data at Scale, Sandy Ryza et al., O'Reilly Media, 2017.
Practical Data Science with Hadoop and Spark: Designing and Building Effective Analytics at Scale, Ofer Mendelevitch, Casey Stella and Douglas Eadline, Addison-wesley, 2016.
Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio, 2016, MIT Press.
Bibliografia Opcional
Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis, Holden Karau, A. Konwinski, P. Wendell and M. Zaharia, O'Reilly Media, 2015.
All of Statistics: A concise course in Statistical Inference, L.Wasserman, Springer, 2003.
The elements of statistical learning, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman. Springer, 2001.
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Docentes
Pedro Ramos
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
A unidade curricular pretende consolidar conhecimentos necessários ao desenvolvimento de repositórios de informação de suporte a sistemas de informação distribuídos, nomeadamente lidar com tolerâncias a falhas e grandes volumes de dados.
Programa
1. Introdução às Bases de Dados Não Relacionais;
2. Redundância para gerir tolerância a falhas;
3. Distribuição de Dados para gerir grandes volumes de informação;
4. Introdução ao MongoDB;
5. Extracção de dados no MongoDB;
6. Integração de informação proveniente de sensores num sistema de informação distribuído.
Processo de Avaliação
A UC é exclusivamente avaliada através projecto.A nota individual resulta da avaliação dos relatórios intercalares,do relatório final (50%) que inclui os intercalares e da apreciação do desempenho do aluno ao longo do semestre (do seu envolvimento nas discussões semanais do projecto,e na sua capacidade de exposição e discussão técnica do trabalho, 50%).É obrigatória presença nas aulas. Não existe nenhuma avaliação por exame e a época especial poderá completar a avaliação contínua se necessário.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
NoSQL Database: New Era of Databases for Big data Analytics - Classification, Characteristics and Comparison, A B M Moniruzzaman, Syed Akhter Hossain, 2013 (https://arxiv.org/abs/1307.0191)
Choosing the right NoSQL database for the job: a quality attribute evaluation, Lourenço, J.R., Cabral, B., Carreiro, P. et al. Journal of Big Data (2015) 2: 18. https://doi.org/10.1186/s40537-015-0025-0
Performance Evaluation of NoSQL Databases Gandini A., Gribaudo M., Knottenbelt W.J., Osman R., Piazzolla P. (2014) Performance Evaluation of NoSQL Databases. In: Horváth A., Wolter K. (eds) Computer Performance Engineering. EPEW 2014. Lecture Notes in Computer Science, vol 8721. Springer, Cham
Bibliografia Opcional
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Docentes
Objectivos
O objetivo principal desta UC é a compreensão das diversas componentes arquiteturais das infraestruturas de TI (ITI) e suas interdependências. Os conhecimentos desta UC fazem parte das competências chave dos arquitetos de ITI.
Os conhecimentos adquiridos são aplicáveis a todo o tipo de ITIs, contudo o foco será nos modelos de infraestruturas híbridas (atualmente mais comuns) em que um conjunto de componentes de infraestrutura reside num modelo de nuvem pública ou privada e os restantes residem num modelo tradicional.
Esta UC incidirá na vertente de desenho de ITIs, sendo que serão utilizados exemplos baseados em casos reais. A abordagem de desenho de ITIs é baseada em experiencia acumulada e expressa em padrões de desenho.
A UC aprofunda as componentes de virtualização, computação, conectividade, identidade, armazenamento, salvaguarda de informação, alta disponibilidade e balanceamento de carga, recuperação em caso de desastre, entre outras competências.
Programa
Esta UC inclui os seguintes conteúdos programáticos (CPs):
CP1 [Infraestruturas de TI]
Definição, Atributos, Modelos
CP2 [Padrões de desenho de ITI]
Padrões de desenho, Padrões de ITI, Boas Práticas
CP3 [Modelação de ITI]
Ferramentas, Modelação de ITI, UML
CP4 [Virtualização]
Arquitetura, Replicação, Alta Disponibilidade
CP5 [Gestão de Configurações]
Automação, Orquestração, Gestão de Recursos
CP6 [Monitorização]
Ferramentas, Monitorização de Recursos
CP7 [Identidade, Segurança e Privacidade]
Autenticação, Federação, Sincronização de Diretórios
CP8 [Computação, Armazenamento e Conectividade]
Abstrações de armazenamento, tipos de conectividade, armazenamento hibrido
CP9 [Continuidade de Negócio e Recuperação de Desastres]
Grupos de disponibilidade, Domínios de atualização e de falha, acordos de níveis de serviço
CP10 [Arquiteturas de Referência]
Ambientes Produtivos, Desenvolvimento e Testes
Processo de Avaliação
AVALIAÇÃO CONTÍNUA
Método recomendado, devido à natureza aplicada desta UC. Inclui 2 componentes: trabalhos práticos de grupo de 2 (45%) ou 3 alunos (35%), e um teste final individual sumativo (55% ou 65%, respetivamente). Cada componente requer nota mínima de 8.
EXAME FINAL
Em alternativa, os alunos podem optar pelo exame final (100%). Esta opção não é encorajada, porque a aprendizagem dos tópicos desta UC é difícil sem a experiência prática conseguida com o esquema de avaliação contínuo.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
•Acetatos de “Arquitetura de Infraestruturas Computacionais”, disponíveis na plataforma de e-learning (à medida que os temas forem introduzidos).
•Virtualization, Networking, and Storage (ISBN: 9781491970461)
•Business Continuity and Disaster Recovery Planning for IT Professionals, (Chapters 1,5,7,8,10) (ISBN: 9780124105263)
•Mastering Identity and Access Management with Microsoft Azure (ISBN: 9781785889448)
•Building the Infrastructure for Cloud Security: A Solutions View - (Chapter 6,7) (ISBN: 9781430261452)
•Managing Microsoft Hybrid Clouds (ISBN: 9781782177166)
Bibliografia Opcional
Materiais online (tutorias, filmes pedagógicos) cujos links serão explicitamente indicados na plataforma de e-learning.
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Docentes
Carlos Serrão
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Pretende-se que os alunos, no final desta Unidade Curricular (UC) possam adquirir as competências necessárias que lhes permitam:
- Perceber as principais características e limitações de dispositivos móveis inteligentes
- Introduzir o desenvolvimento de aplicações móveis para dispositivos móveis inteligentes (smartphones e tablets)
- Introduzir o desenvolvimento nativo de aplicações móveis para diferentes plataformas (Google Android, Apple iOS)
- Introduzir o desenvolvimento para Web para dispositivos móveis (recorrendo a normas Web, como o HTML5, CSS3 e JavaScript).
Introduzir o desenvolvimento híbrido para dispositivos móveis (recorrendo ao ionic ou ReactNative)
Programa
I. Introdução ao desenvolvimento de aplicações para dispositivos móveis inteligentes
a. Introdução ao desenvolvimento de aplicações para dispositivos móveis
b. Características e funcionalidades dos dispositivos móveis
II. Plataformas de desenvolvimento de aplicações para dispositivos móveis inteligentes
a. Google Android, Apple iOS
b. IDEs de desenvolvimento
III. Desenvolvimento Nativo de Aplicações para Dispositivos Móveis
a. Desenvolvimento nativo de Aplicações com Google Android (Java)
b. Desenvolvimento nativo de Aplicações com Apple iOS
IV. Desenvolvimento de aplicações Web e Híbridas para Dispositivos Móveis
a. Desenvolvimento Web de Aplicações móveis (HTML5, CSS3, JS)
b. Desenvolvimento Híbrido de Aplicações móveis (ionic, ReactNative)
V. Planeamento e concepção de projeto de desenvolvimento de Aplicações para dispositivos móveis
Processo de Avaliação
Avaliação Contínua:
- Realização de projeto em grupo (60%)
- Apresentação e discussão do projeto (40%)
Os alunos que reprovarem na avaliação contínua, ou que assim o desejem, podem entregar e apresentar o projecto da data da época de recurso (2ª época).
A frequência de um número mínimo de aulas não é obrigatória em nenhum dos métodos de avaliação.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Documentação a disponibilizar pelo corpo docente na plataforma.
Smyth, N. (2017). Android Studio 3.0 Development Essentials-Android 8 Edition. Payload Media, Inc..
Hardy, B., & Phillips, B. (2013). Android Programming: The Big Nerd Ranch Guide. Addison-Wesley Professional.
Griffith, C. (2017). Mobile App Development with Ionic, Revised Edition: Cross-Platform Apps with Ionic, Angular, and Cordova. " O'Reilly Media, Inc.".
Ramanujam, P., & Natili, G. (2015). PhoneGap: Beginner's Guide. Packt Publishing Ltd.
Grummitt, C. (2017). iOS Development with Swift. Manning Publications.
Bibliografia Opcional
Castledine, E., Eftos, M., & Wheeler, M. (2011). Build Mobile: Websites and Apps for Smart Devices. SITEPOINT.
Camden, R., & Matthews, A. (2013). jQuery mobile web development essentials. Packt Publishing Ltd.
Collins, C., Galpin, M., & Kaeppler, M. (2011). Android in Practice (p. 648). Manning Publications.
Darwin, I. F. (2017). Android Cookbook: Problems and Solutions for Android Developers. " O'Reilly Media, Inc.".
Welch, S. (2011). From Idea to App: Creating IOS UI, Animations, and Gestures (Voices That Matter). New Riders
Keur, C., Hillegass, A. (2016). iOS Programming: The Big Nerd Ranch Guide. Big Nerd Ranch Guides.
Nahavandipoor, V. (2017). IOS 11 Swift programming cookbook : solutions and examples for iOS apps. O'Reilly.
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Docentes
João Paulo Pina
Departamento de Recursos Humanos e Comportamento Organizacional
Objectivos
Programa
Processo de Avaliação
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Bibliografia Opcional
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Docentes
José António Gomes
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Pretende-se que os alunos, no final desta Unidade Curricular, desenvolvam competências que lhes permitam, no plano conceptual, compreender os conceitos relacionados com a gestão de projectos nas respectivas dimensões inerentes e abordar a temática na perspectiva das melhores práticas e standards internacionais. Pretende-se ainda que no plano da aplicação prática, sejam capazes de utilizar os métodos e técnicas abordados para a resolução de um problema real.
Programa
I. Introdução e Fundamentos da Gestão de Projetos
(i) Contexto da Gestão de Projetos (PMI)
(ii) Gestão de Projetos de SI
II. Visão geral da Gestão de Projetos
III. Processos da Gestão de Projetos
(i) Iniciação e Planeamento do Projeto
(ii) Execução, Monitorização e Controlo do Projeto
(iii) Fecho do Projeto
IV. Gestão Empresarial de Projetos
Processo de Avaliação
Avaliação por exame final:
* 100% - Prova escrita: Teórica+Exercício
- Aprovação - nota >= 10
Avaliação Contínua (opcional):
- Componentes:
* 50% - Projeto ( 35% trab. Grupo + 15% avaliação individual);
* 50% - Teste escrito individual (sem consulta).
- Nota mínima em cada uma das componentes: 40%.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
- "A Guide to the Project Management Body of Knowledge" (PMBOK(R) guide) - 5th Edition Project Management Institute - 2013 (PMI;
- Project Management - A Managerial Approach - 8th Edition, Jack R. Meredith and Samuel J. Mantel, Jr. John Wiley and Sons, Inc.
- Information Technology Project Management - 4th Edition, Jack T. Marchewka, John Wiley and Sons, Inc.
Bibliografia Opcional
Stephen R. Schach. "Object-Oriented and Classical Software Engineering" Eith Edition - McGraw-Hill
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Docentes
João Carlos Silva
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
Esta UC tem como principal objetivo ensinar aos alunos os fundamentos de ITIL; a nomenclatura utilizada, os papéis dos intervenientes principais, os processos e funções. A estratégia, gestão, transição, operação e filosofia de melhoria contínua serão tópicos cobertos em detalhe, com especial enfâse na gestão.
Após completarem com sucesso esta UC os alunos deverão ser capazes de perceber e ter opinião crítica, devidamente sustentada, sobre as principais problemáticas relacionadas com a gestão das tecnologias de informação numa empresa, tendo sempre em mente o alinhamento entre o negócio e as tecnologias de informação.
Programa
CP1 [Princípios e conceitos]
Principais princípios, nomenclatura e conceitos sobre fundamentos da gestão de serviços de TI.
CP2 [Processos principais das TI]
Principais processos das TI e as suas interligações.
CP3 [Funções principais nas TI]
As 4 funções principais na gestão de serviços das TI
CP4 [Estratégia de serviço]
A estratégia necessária para cumprir com os objetivos do negócio e interligação entre processos.
CP5 [Gestão de serviços de TI]
Principais áreas a ser geridas nas TI e sua explicação mais detalhada.
CP6 [Gestão da mudança de serviços nas TI]
Lidar com as constantes transições necessárias para manter o negócio atualizado e eficiente relativamente aos serviços de TI.
CP7 [Gestão de risco das TI]
Importância da gestão de risco e como pode ser aplicada.
CP8 [Operações principais das TI]
Discutir quais as operações principais das TI.
Processo de Avaliação
De acordo com o Regulamento do ISCTE-IUL n.º436/2014, contemplam-se 2 modalidades:
i) Avaliação contínua - trabalho individual com peso de 100% na nota final. O tema deverá estar alinhado com o programa da UC e contextualizado na realidade empresarial. Implica uma apresentação e discussão perante um júri que incluirá um perito externo. Esta modalidade exige uma assiduidade mínima de 80% às aulas.
ii) Exame final.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
? ?ITSM: Quick Start Guide - The Simplified Beginner's Guide to IT Service Management?, Clyde Bank Media LLC, 2016.
? Gerardus Blokdyk, ?ITSM Complete Self-Assessment Guide?, 5STARCooks Publisher, 2017.
? Cartlidge, Alison et al., ?An Introductory Overview of ITIL 2011?, itSMF UK, 2012.
Bibliografia Opcional
? Robert D. Austin and Richard L. Nolan, ?Adventures of an IT Leader?, Harvard Business School, 2009.
? FSM. David Cannon, ?ITIL Service Strategy 2011 Edition?, The Stationery Office, 2011.
? Lou Hunnebeck, ?ITIL Service Design?, The Stationery Office, 2011.
? Stuart Rance, ?ITIL Service Transition?, The Stationery Office, 2011.
? Randy A. Steinberg, ?ITIL Service Operation?, The Stationery Office, 2011.
? Vernon Lloyd, ?ITIL Continual Service Improvement?, The Stationery Office, 2011.?
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Objectivos
A UC tem como primeiro objetivo ensinar a modelar processos de vários tipos (negócio, tecnológicos e outros) com uma linguagem padrão, o BPMN. Serão identificadas as boas práticas de modelação de processos, recorrendo a padrões de fluxos de trabalho, ilustrados com casos de estudo.
Seguidamente os alunos aprenderão a avaliar cenários alternativos com técnicas de simulação. Será também experimentada a reconstrução de modelos a partir de eventos guardados durante a execução de um processo.
Finalmente, mas não menos importante, os alunos ficarão ao par da crescente utilização dos modelos de processo como ponto de partida para a geração de aplicações informáticas, usando abordagens ?low-code?.
Após completarem com sucesso esta UC, para além de serem capazes de sintetizar e analisar modelos de processo, os alunos deverão ser capazes de usar ambientes de modelação de processos, na edição cooperativa, documentação, validação, simulação, reconstrução e implementação de modelos de processos.
Programa
CP1[Introdução e Motivação]
O papel da modelação de processos.Comparação das linguagens de modelação de processos
CP2[Síntese de modelos com BPMN]
Sintaxe e semântica dos construtos de modelação em BPMN
CP3[Qualidade dos modelos]
Catálogo de padrões de fluxos de trabalho, condensando boas práticas na modelação de processos. Deteção de defeitos
CP4[Ambientes de modelação]
Panorama sobre as ferramentas de modelação existentes, modelação cooperativa e formatos de interoperabilidade
CP5[Simulação de processos]
Prática de simulação de processos para avaliação de cenários alternativos
CP6[Mineração de processos]
Engenharia inversa de modelos de processo, a partir de eventos gerados durante a sua execução
CP7[Desenvolvimento ?low-code?]
Plataformas de desenvolvimento ?low-code? baseadas em modelos de processo
CP8[Normas relacionadas]
Norma CMMN (Case Management Model and Notation) para lidar com processos não estruturados.Norma DMN (Decision Model and Notation) para a gestão de decisões.
Processo de Avaliação
De acordo com o Regulamento do ISCTE-IUL n.º 436/2014, contemplam-se 2 modalidades:
i) Avaliação periódica ? trabalho de grupo com 2 entregas (sensivelmente a meio e final do semestre) e peso de 40% (grupo de 3 alunos) ou 50% (grupo de 2 alunos). Os restantes 60% ou 50% da classificação final serão obtidos através a um teste final individual a realizar na 1ª época de exames.
ii) Exame final.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
? Freund, J. and Rücker, B. (2016). Real-life BPMN: Using BPMN 2.0 to analyze, improve, and automate processes in your company, 3rd edition. Camunda.
? Volker Stiehl (2016). Process-Driven Applications with BPMN. Springer.
? Russell, Nick, Wil van der Aalst, and Arthur Hofstede (2016). Workflow patterns: the definitive guide. MIT Press.
? White, S. A., & Bock, C. (2011). BPMN 2.0 Handbook Second Edition: Methods, Concepts, Case Studies and Standards in Business Process Management Notation. Future Strategies Inc.
Bibliografia Opcional
? Laliwala, Z. and Mansuri, I. (2014). Activiti 5. x Business Process Management Beginner's Guide. Packt Publishing Ltd.
? Tijs Rademakers (2012). Activiti in Action - Executable Business Processes in BPMN 2.0. Manning Publications Co.
? Nelson, M., & Williams, T. (2012). Oracle BPM Suite 11g: Advanced BPMN Topics: Master Advanced BPMN for Oracle BPM Suite Including Inter-process Communication, Handling Arrays, and Exception Management. Packt Publishing Ltd.
? Silver, Bruce (2011). BPMN method and style, 2nd edition, with BPMN Implementer?s Guide, Cody-Cassidy Press.
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Docentes
Pedro Sebastião
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Objectivos
O principal objectivo desta unidade curricular consiste em desenvolver um projeto empreendedor tecnológico (PET) inovador na área da Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) sob a forma de produto, processo, serviço e/ou sistema (PPSS), com a aspiração de ser feita transferência de tecnologia e com elevado valor para o mercado.
Esta UC tem como objetivos específicos o conhecimento dos principais blocos técnicos que fazem parte do IoT e várias aplicações existentes como casos de estudo que foram implementados através de projetos internacionais financiados e projetos em funcionamento nas várias áreas da indústria, agricultura, cidades, regiões, veículos, etc....
Também são identificadas e estudadas as principais normas relacionadas com o IoT.
O Projeto considera 3 partes essenciais que têm de estar desenvolvidas: (I) Estudos Técnico- Científicos; (II) Análise de Mercado e Plano de Negócio; (III) Plano de Sustentabilidade.
Programa
CP1. Introdução aos principais blocos de IoT: Infraestruturas, Processamento de dados, Apresentação de dados, Dispositivos, Aplicações, Plataformas, Atuadores, Sensores.
CP2. IoT com case studies ao nível de PPSS
CP3. Introdução a tipos de projetos a desenvolver em contexto de IoT e identificação de ?Case Studies? de projetos Nacionais e Internacionais
CP4. Conceitos de ?Design Thinking?
CP5. Organização e estrutura do projeto (PET): Estratégia económica, científica-tecnológica; estado da arte e desenvolvimentos propostos relacionados com o PPSS de IoT; principais contribuições-benefícios.
CP6. Caraterísticas inovadoras do PET:
CP7. Plano de negócio do PPSS
CP8. Plano de sustentabilidade do PPSS em IoT.
CP9. Plano de trabalho e respetivo cronograma.
Processo de Avaliação
O método de avaliação nesta UC consiste: na realização de um projeto (PET em IoT) prático elaborado em grupo, para fomentar a discussão e a procura de solução em equipa, que tem 50% na nota final (40% para o Projeto e 10% para a apresentação/discussão) e uma avaliação individual de 50%. Existe uma alternativa de um projeto individual de avaliação 100% (podendo ser entregue na 1ª ou 2ª época). A classificação mínima é 10 de um total de 20.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
[1] ? Tutorial Point (2016) Internet of Things. Tutorials Point (I) Pvt. Ltd.
[2] ? A. McEwen, H. Cassimally (2014) Designing the Internet of Things, John Wiley and Sons, Ltd.
[3] ? J. Gubbia, R. Buyya, S. Marusic, M. Palaniswami (2013) Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions, Future Generation Computer Systems 29 (2013) pp. 1645?1660, Elsevier.
[4] ? O. Vermesan, P. Friess (2014), Internet of Things-From research and innovation to Market Deployment, River Publishers.
[5] ? F. daCosta (2013) Rethinking the Internet of Things: A scalable approach to connect everything. Apress open.
[6] ? O. Vermesan, P. Friess (2013) Internet of Things: Converging Technologies for Smart Environments and Integrated Ecosystems, River Publishers.
Bibliografia Opcional
[7] - N. Gondchawar, R. Kawitkar (2016) IoT based Smart Agriculture, International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering Vol. 5, Issue 6, June 2016.
[8] ? R&D articles (e-learning plataform).
[9] ? Set of IoT standards (last editions) (e-learning plataform).
[10] ? Research projects in IoT (e-learning platform).
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Objectivos
Identificar, discutir e aplicar conceitos e tecnologias associados aos sistemas de Business Intelligence, com um particular destaque para com sitemas de Data Warehouses e de Data Mining.
Programa
- Introdução ao Business Intelligence, Data Mining, metodologia CRISP-DM
- Sistemas de Dataware houses e OLAP
- Adaptive Business Intelligence
- Previsão e Optimização
- Data Mining: classificação, regressão, segmentação
- Modelos de Aprendizagem (e.g. Árvores de decisão, Redes Neuronais)
- Estatística da Aprendizagem
- Apresentação de Diversos Casos de Estudo
- Ferramentas (Dataware houses, OLAP, BI, Data Mining), como por exemplo o WEKA e o R
- Projecto
Processo de Avaliação
Aval. contínua: 60% de trabalho de grupo + 40% teste
Aval. final: 60% de trabalho individual + 40% teste
Nota mínima em cada componente: 9 valores
Nota mínima final: 10 val.
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
E. Turban, R. Sharda, J. Aronson and D. King, Business Intelligence ? A Managerial Approach, Prentice Hall, 2008.
M. Rocha, P. Cortez e J. Neves, Análise Inteligente de Dados - Algoritmos e Implementação em Java, FCA, 2008.
M.F. Santos e C. Azevedo, Data Mining - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, FCA, 2006.
I. Witten and E. Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2nd edition, Morgan Kaufmann, 2005.
Z. Michalewicz, M. Schmidt, M. Michalewicz and C. Chiriac, Adaptive Business Intelligence, Springer-Verlag, Leipzig, Germany, 2007.
Bibliografia Opcional
I. Witten and E. Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2nd edition, Morgan Kaufmann, 2005.
Z. Michalewicz, M. Schmidt, M. Michalewicz and C. Chiriac, Adaptive Business Intelligence, Springer-Verlag, Leipzig, Germany, 2007.
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2 Ano | 1 Semestre
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Objectivos
Programa
Processo de Avaliação
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Bibliografia Opcional
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Objectivos
Programa
Processo de Avaliação
Bibliografia
Bibliografia Obrigatória
Bibliografia Opcional
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