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Universidade Lusófona

Mestrado em Ciência de Dados

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

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%

Despacho do curso

Despacho n.º 7799/2021, de 9 de agosto

Estado de acreditação pela A3ES

Acreditado - Deliberação da A3ES

Data da publicação

09/06/2021

Registo

R/A-Cr 219/2021

Grau ou Diploma conferido | Duração | ECTS

Mestre | 4 Semestres | 120 ECTS

Direção do Curso

Prof. Doutor Tiago Simas

Coordenação Executiva

Profª Doutora Alexandra Campos

Secretariado

Anabela Moura

Requisitos de Graduação

Ter concluído um total de 120 ECTS

Objetivos

Desenvolver competências de trabalho em equipe e a preparação para a competitividade que o aluno vai encontrar no trabalho:

1 - Garantindo que numa metodologia de interação de grupo o aluno adquira a aptidão de trabalho em equipe.

2 - Garantindo uma formação técnica introdutória diversa e consistente em técnicas de vanguarda e que adicionalmente garanta ao aluno uma maior fluidez na aquisição e desenvolvimento de novas técnicas que vai encontrar no futuro.

3 - Desenvolvendo a capacidade e habilidade de uma metodologia de trabalho que façam face à exigência de apresentar resultados rápidos e rigorosos na sua qualidade.

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.

Conhecimentos, capacidades e competências a adquirir

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.

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

Observações

Regime de Horário: Diurno, Noturno.

Modelo de Ensino: B-learning (Misto).

Áreas Científicas

Ciências informáticas | Electrónica e automação

Ligações

  • Mais informações sobre o curso
  • Departamento de Engenharia Informática e Sistemas de Informação (DEISI) / ECATI
  • LISS - Lusófona Information Systems School

Plano de Estudos

Despacho n.º 7799/2021, de 9 de agosto
1.º Ano/ Tronco comumSemestre ECTS
Fundamentos de Estatística para Ciências de Dados1º Semestre7
Introdução à Ciência de Dados1º Semestre8
Introdução às Redes Sociais1º Semestre8
Programação Aplicada para Ciências de Dados1º Semestre7
Ciências de Dados Avançada2º Semestre6
Privacidade, Segurança e Ética em Ciências de Dados2º Semestre6
Topicos em Aprendizagem Automatizada e suas Aplicações2º Semestre6
Topicos em Engenharia de Dados para Ciências de Dados2º Semestre6
Visualização de Informação2º Semestre6
2.º Ano/ Tronco comumSemestre ECTS
Opção I1º Semestre7
Opção II1º Semestre7
Opção III1º Semestre7
Seminário de Projeto1º Semestre9
Seminário de Dissertação ou Trabalho de Projeto2º Semestre30

Corpo Docente

Lista de Professores do Curso, Habilitações e Regime de Tempo
DocenteHabilitações AcadémicasRegime
Aleksandar MikovicAgregaçãoTempo Integral
Anna Carolina Nametala Finamore Do Couto DoutoramentoTempo Integral
Bruno Miguel Pereira CiprianoLicenciaturaTempo Parcial
José Lino Alves Dos SantosMestradoTempo Parcial
Lucio Miguel Studer FerreiraDoutoramentoTempo Integral
Manuel Arturo Marques PitaDoutoramentoTempo Integral
Tiago Manuel Louro Machado De SimasDoutoramentoTempo Integral
Download the Study Plan - MSc Data Science

Valores

Candidatura

2022/23
Titular de curso superior 150 €
Titulares de Curso Superior Estrangeiro 350 €

Matrícula e Inscrição

2022/23
Seguro Escolar40 €
Matrícula e Inscrição230 €

Propinas

2022/23
Valor médio mensal para 30 ECTS para disciplinas semestrais 291 €
Valor por ECTS 9,7 €

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

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