Mestrado Ciência de Dados

• Apresentação

  Apresentação

  A Ciência dos Dados, ou Data Science, é uma disciplina científica multidisciplinar recente que vem dar resposta à necessidade de interpretação do grande volume de dados (big-data) que o avanço tecnológico veio trazer à sociedade. O Mestrado em Ciência de Dados da Universidade Lusófona de Lisboa constitui o complemento natural para os candidatos que, tendo concluído uma das licenciaturas em Engenharia Informática, Estatística, Física, Matemática, Gestão, Ciências Económicas e Financeiras ou afins desejem prolongar os seus estudos com a realização de um 2º ciclo, com o objetivo de obter um maior nível de especialização e o acesso a níveis de contratação profissionais mais elevados. Este ciclo proporciona uma introdução às ciências de dados com uma sólida formação em técnicas de vanguarda para análise de dados, engenharia de dados e os conhecimentos necessários em privacidade, segurança e ética fundamentais para tratar dados de acordo com as leis que regem os dados. Critérios de seriação: Apreciação curricular - 100%

• Condições de Ingresso

  Condições de Ingresso

  Podem candidatar-se ao ciclo de estudos conducente ao grau de mestre, candidatos com bases da área Informática, Estatística, Física, Matemática, Gestão, Ciências Econômicas e Financeiras ou afins e que sejam: a) titulares de grau de licenciado ou equivalente legal; b) titulares de um grau académico estrangeiro conferido na sequência de um 1º ciclo de estudos organizado de acordo com os princípios do processo de Bolonha por um Estado aderente a esse processo; c) titulares de um grau académico superior estrangeiro que seja reconhecido como satisfazendo os objetivos do grau de licenciado pelo órgão estatutariamente competente; d) detentores de currículo escolar, científico ou profissional, que seja reconhecido pelo órgão estatutariamente competente do Centro Universitário Lisboa como atestando capacidade para realizar este ciclo de estudos.

• Destinatários

  Destinatários

  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.

• Competências

  Competências

  Adquirir conhecimentos em: fundamentos teóricos, metodológicos e práticos nas áreas de análise de dados em particular de estatística, análise exploratória de dados, aprendizagem automatizada, análise relacional, Estrutura de dados e algoritmos, sistemas de recomendação e privacidade, segurança e ética. Aptidões em: 1 - Criar ambientes de trabalho computacionais, e.g. Python em plataformas de AWS, 2 - Aceder e tratar os dados em conformidade com as leis de proteção de dados, 3 - Criar estruturas de dados para análise, 4 - Fazer análises exploratórias de dados 5 - Usar técnicas de deteção de padrões, 6 - Formular hipóteses e desenhar experimentos com base nos conhecimentos adquiridos, e repetir ciclos de análise até à conclusão. As Competências: 1 - Completar os ciclos de análise experimental; 2 - Obter resultados de qualidade científica com fluidez; 3 - Saber integrar-se e trabalhar em equipas multidisciplinares, 4 - Boa capacidade de síntese a apresentar resultados.

• Plano de estudos

  Plano de estudos

  Despacho n.º 7799/2021, de 9 de agosto, alterado pelo Despacho n.º 7290/2024, de 4 de julho

  • 1º Ano / Tronco comum
    • [1º Semestre]
    • Fundamentos de Estatística para Ciência de Dados 7 ects
    • Introdução à Ciência de Dados 7 ects
    • Privacidade, Segurança e Ética em Ciência de Dados 7 ects
    • Programação Aplicada para Ciência de Dados 7 ects
    • Seminário de Orientação 2 ects

    • [2º Semestre]
    • Ciência de Dados Avançada 7 ects
    • Introdução às Redes Sociais 7 ects
    • Seminário de Tutoria 2 ects
    • Tópicos em Engenharia de Dados para Ciência de Dados 7 ects
    • Visualização de Informação 7 ects
  • 2º Ano / Tronco comum
    • [1º Semestre]
    • Fundamentos de Processamento de Linguagem Natural 7 ects
    • Opção I
    • Opção II
    • Seminário de Projeto 2 ects
    • Tópicos em Aprendizagem Automatizada e suas Aplicações 7 ects

    • [2º Semestre]
    • Seminário de Dissertação ou Trabalho de Projeto

• Opções

  Opções

  • Opção I
    • Fundamentos de Sistemas de Recomendação (Opção I) 7 ects
    • Visualização de Informação Avançada (Opção I) 7 ects
  • Opção II
    • Fundamentos da Mineração de Processos (Opção II) 7 ects
  • Seminário de Dissertação ou Trabalho de Projeto
    • Seminário de Dissertação (Seminário de Dissertação ou Trabalho de Projeto) 30 ects

• Corpo Docente

  Corpo Docente

  Carlos Miguel Da Costa Fernandes

  Gabriela Eleutério Soares

  Iolanda Raquel Fernandes Velho

  João Caldeira

  João Pedro Matos-carvalho

  Lucio Studer Ferreira

  Manuel Pita

  Paulo Jorge Tavares Guedes

  Sofia Da Silva Fernandes

  Sofia Naique

  Zuil António Pirola Filho

  Ver todos os docentes

• Saídas Profissionais

  Saídas Profissionais

  Através de um ciclo de estudos contando com a colaboração de empresas e instituições de I&D, o Mestrado em Ciência de Dados implementa um programa destinado a garantir aos seus candidatos um alto grau de empregabilidade, com destaque para os seguintes perfis: - 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

• Áreas Científicas

  Áreas Científicas

  Ciências informáticas

• Observações

  Observações

  Regime de Horário: Diurno, Noturno.

Departamento de Engenharia Informática e Sistemas de Informação

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