Mestrado

Contactos

Paulo Pires
 Ala Autónoma, Gabinete 236

Acreditações

Logótipo da A3ES

Acreditado
3 Anos
15 jul 2019
Registo DGES
Registo inicial R/A-Cr 76/2019 de 25-10-2019
Registo de alteração

Período de aulas

Ínicio 14 set 2020
Fim 28 mai 2021

Propinas estudantes UE (2020/2021)

1.ºAno 3700.00 €
2.ºAno 1800.00 €

Propinas estudantes fora da UE (2020/2021)

1.ºAno 4700.00 €
2.ºAno 2300.00 €
De momento, as vagas para este curso estão todas preenchidas
Leccionado em Português

Plano de Estudos para 2020/2021

Unidades Curriculares Obrigatórias
1 Ano | 1 Semestre
Gestão de Big Data
Português
6.0 ECTS
Metodologias e Tecnologias para Ciência de Dados
Português
6.0 ECTS
Modelos de Previsão
Português
6.0 ECTS
Reconhecimento de Padrões
Português
6.0 ECTS
1 Ano | 2 Semestre
Análise de Séries Temporais e Previsão
Português
6.0 ECTS
Processamento e Modelação de Big Data
Português
6.0 ECTS
Text Mining para Ciência de Dados
Português
6.0 ECTS
2 Ano | 1 Semestre
Ciberdireito
Português
6.0 ECTS
Desenho de Projeto para Ciência de Dados
Inglês, Português
6.0 ECTS
Sistemas de Controlo de Gestão Aplicados
Inglês, Português
6.0 ECTS
Trabalho Final
2 Ano | 1 Semestre
Dissertação em Ciência de Dados
Inglês, Português
42.0 ECTS
Trabalho de Projecto em Ciência de Dados
Inglês, Português
42.0 ECTS
2 Ano | 2 Semestre
Dissertação em Ciência de Dados
Inglês, Português
42.0 ECTS
Trabalho de Projecto em Ciência de Dados
Inglês, Português
42.0 ECTS

Objetivos

O Mestrado em Ciência de Dados tem como objetivo principal proporcionar aos seus participantes uma formação atual e rigorosa, que lhes permita um bom domínio teórico e prático dos mais recentes conhecimentos verificados na área, numa perspetiva interdisciplinar e multidisciplinar, imprescindíveis para garantir uma boa inserção no mercado de trabalho.

Os objetivos gerais do programa são os seguintes:

• Providenciar competências e aptidões necessárias para processar e analisar grandes volumes de dados (Big Data), bem como extrair valor e conhecimento para tomada de decisão;

• Desenvolver competências avançadas em áreas como Data & Text Mining, Machine Learning e suas aplicações para problemas concretos;

• Dotar os estudantes com metodologias, procedimentos e técnicas de investigação que lhes permitam a identificação, formulação e resolução de problemas (e projetos) de forma crítica, criativa e autónoma.