Licenciatura Ciência de Dados

Ciência de Dados, como definido por especialistas no campo, é uma ciência experimental multidisciplinar que vem dar resposta ao grande volume de dados "big-data" que tem crescido de forma exponencial face ao desenvolvimento tecnológico recente. A oportunidade de transformar estes dados em informação e conhecimento, em prol do bem da sociedade, é essencial tando no negócio como na ciência entre outras áreas com impacto social. Neste ciclo de estudo apresentamos um programa com fortes componentes em: Estatística, Matemática, Aprendizagem Automatizada, Programação, Extração e Manuseamento de dados, diversas componentes de Engenharia de Dados e uma forte incidência no tema de Privacidade, Segurança e Ética.

Podem candidatar-se a este ciclo de estudos os que apresentem candidatura através do concurso institucional de acesso e tenham aprovação a um dos seguintes conjuntos:



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 CET¿s, 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.

Este ciclo de estudos destina-se a candidatos com bases em áreas de Informática, Estatística, Física, Matemática, Gestão, Ciências Economias e Financeiras ou afins, que queiram adquirir competências na área de Ciência de Dados.

- Data Scientist / Cientista de Dados - Applied Data Scientist / Cientista de dados Aplicado - Applied Data Researcher / Investigador de Dados Aplicado - Applied Machine Learning Researcher / Investigador de Aprendizagem Automatizada Aplicada - Business Intelligence Analyst / Analista de Inteligência de Negócio

Metodologia de avaliação (1) Expositiva, que expõe a apresentação teórica de acordo com o plano curricular (2) Experimental, estimula o desenvolvimento experimental fundamental em ciências de dados (3) Activa, promove o trabalho em equipa e (4) Auto-Estudo Modelo de Ensino Presencial