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Universidade Lusófona

Computação e Matemática Aplicada

Escola de Comunicação, Arquitetura, Artes e Tecnologias da Informação

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Bolsas de Estudo PRR
Curso Integrado no Programa Impulso, PRR 2021 - Plano de Recuperação e Resiliência, com acesso a Bolsa de Estudo.
Informe-se e candidate-se.

Apresentação do Curso

1. Com o avanço exponencial do volume de dados "big data" e a sua transformação digital durante a última década e meia, testemunhamos e continuamos a observar uma fase de constante reinvenção não só das infra-estruturas e modelos de sistemas de Informação assim como, a reinvenção de novos perfis de profissionais na transformação de dados em conhecimento.
2. Constata-se que profissionais formados de áreas afins à "Matemática" tradicional têm mostrado uma base muito forte para enfrentar este desafio. No entanto, observa-se o grande esforço destes profissionais à adaptação às infra-estruturas informáticas.
3. Tem-se como objetivo, manter o pensamento Analítico destes profissionais mas também desenvolver aptidões em Engenharia informática.

Despacho do curso

Despacho n.º 9723/2022, de 5 de agosto

Estado de acreditação pela A3ES

Acreditado

Grau ou Diploma conferido | Duração | ECTS

Licenciado | 6 Semestres | 180 ECTS

Direção do Curso

Tiago Manuel Louro Machado de Simas

Secretariado

Lurdes Oliveira

Condições de Ingresso

Aprovação a uma do(s) seguinte(s) conjuntos de Provas de ingresso:
Matemática (16) ou
Matemática (16) e Economia (04) ou
Matemática (16) e Física e Química (07)

Os candidatos podem ainda ingressar através dos regimes de mudança de par instituição/curso, ou ainda através de um Concurso Especial, de
acordo com as normas legais em vigor (titulares de cursos superiores, titulares de CETs, titulares de CTSP, Maiores de 23 anos, titulares de cursos
de dupla certificação). Podem ainda ingressar os candidatos que reúnam as condições previstas no Estatuto do Estudante Internacional.

Requisitos de Graduação

Ter concluído um total de 180 ECTS

Objetivos

Este ciclo proporciona: Uma introdução à computação e matemática aplicada em resposta às necessidades atuais num contexto de big-data, com uma formação técnica de base em ciências da computação, matemática aplicada e engenharia informática essencial para o manuseamento de dados, algoritmos e modelos.

Conhecimentos, capacidades e competências a adquirir

1. Fundamentos teóricos, metodológicos e práticos nas áreas das ciências da computação, matemática aplicada e engenharia informática. Em particular: Matemática, Estatística, Machine Learning, Inteligência Artificial e Engenharia Informática.
2. Saber manusear grandes volumes de dados dentro das leis de proteção de dados, criar e implementar novos e atuais algoritmos e modelos matemáticos em A.I.
3. Obter resultados de qualidade científica com fluidez; saber integrar-se e trabalhar em equipas multidisciplinares; boa capacidade de síntese.

Saídas Profissionais

Cientista de Dados / Data Scientist
Matemático Aplicado / Computer Scientist
Business Intelligence
Analista / Analyst
Machine Learning & A.I. Scientist
Bases Sólidas para prosseguir para Doutoramento / Solid background to pursue a Ph.D program.

Observações

Metodologia de avaliação
O programa oferece uma forte introdução técnica ao aluno nas áreas mencionadas, através de metodologias: (1) Expositiva, (2) Experimental, (3) Activa, promove o trabalho em equipa e (4) Auto-Estudo.

Modelo de Ensino
B-learning (Misto)

Áreas Científicas

Ciências informáticas

Plano de Estudos

Despacho n.º 9723/2022, de 5 de agosto
1.º Ano/ Tronco comumSemestre ECTS
Álgebra Linear1º Semestre6
Cálculo I1º Semestre6
Fundamentos de Ciência de Dados1º Semestre6
Fundamentos de Programação1º Semestre6
Introdução à Análise Exploratória de Dados1º Semestre6
Algoritmia e Estrutura de Dados2º Semestre6
Cálculo II2º Semestre6
Introdução à Matemática das Probabilidades2º Semestre6
Linguagens de Programação2º Semestre6
Métodos Estatísticos2º Semestre6
2.º Ano/ Tronco comumSemestre ECTS
Análise Numérica1º Semestre6
Base de Dados1º Semestre6
Fundamentos de Engenharia de Dados para Ciência de Dados1º Semestre6
Introdução às Equações Diferenciais Ordinárias1º Semestre6
Matemática Discreta1º Semestre6
Introdução à Teoria de Grafos e Redes2º Semestre6
Introdução aos Processos Estocásticos2º Semestre6
Introdução às Ciências da Computação2º Semestre6
Redes de Computadores2º Semestre6
Sistemas de Informação na Nuvem2º Semestre6
3.º Ano/ Tronco comumSemestre ECTS
Trabalho Final de CursoAnual20
Aprendizagem Automatizada I1º Semestre5
Investigação Operacional1º Semestre5
Opção 1.I1º Semestre5
Opção 1.II1º Semestre5
Aprendizagem Automatizada II2º Semestre5
Opção 2.I2º Semestre5
Opção 2.II2º Semestre5
Visualização para Ciência de Dados2º Semestre5

Valores

Candidatura

2022/23
Acesso 198 €
Estudantes Internacionais 260 €
Estudantes Internacionais 260 €
Maiores de 23 198 €
Mudança de curso 80 €
Reingresso 80 €
Titulares de curso superior 198 €

Matrícula e Inscrição

2022/23
Seguro Escolar40 €
Matrícula255 €
Inscrição325 €

Propinas

2022/23
Valor médio mensal para 30 ECTS para disciplinas semestrais 391,2 €
Valor por ECTS 13,04 €

A este ciclo de estudos/programa de formação aplicam-se as tabelas de emolumentos em vigor na Universidade Lusófona para o presente ano letivo

  • Candidaturas 2022-23
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