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
Coordenação Executiva
Secretariado
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