Ciência de Dados (Licenciatura) 2022/2023

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Geral

Grau Académico:

Licenciado (pós-Bolonha)

ECTS:

180

Duração:

6 semestres letivos

Regime:

Diurno

Local:

Campus de Azurém, Guimarães (UM)

Área científica predominante:

Ciência de Dados

Contactos

Diretor de Curso

Manuel Filipe Vieira Torres Santos

mfs@dsi.uminho.pt

510306

Escola de Ciências

Campus de Gualtar
4710 - 057 Braga

+351 253604390

+351 253604398

cpedagogico@ecum.uminho.pt; sec@ecum.uminho.pt

http://www.ecum.uminho.pt

Descrição

A Licenciatura em Ciência de Dados (LCD) tem como objetivo oferecer uma formação de elevado grau científico que reúne um conhecimento sólido em matemática e em informática associado a uma compreensão profunda dos métodos de tratamento de dados, assim como das arquiteturas e dos algoritmos de aprendizagem. Esta formação é complementada com uma abordagem ética que garante uma utilização apropriada e justa dos dados, sustentável e eticamente responsável.
O curso de LCD recebe contribuições oriundas das áreas científicas associadas à Informática, às Tecnologias e Sistemas de Informação, à Estatística e à Matemática, com complementos em áreas disciplinares tais como a Economia e Gestão, a Ciência Social, ou o Direito. O curso de LCD emerge como uma oferta diferenciada dos cursos que a Universidade do Minho inclui no seu portefólio e vem dar resposta a uma necessidade formativa de primeiro ciclo na área da Ciência de Dados.

Resultados de aprendizagem

- Permitir a compreensão dos fundamentos teóricos sobre dados, análise de dados e estatística.
- Permitir a compreensão dos fundamentos teóricos sobre a aprendizagem automática (machine learning), otimização e dos métodos de inteligência artificial.
- Promover o desenvolvimento de processos de análise descritiva, preditiva, prospetiva e de tomada de decisão.
- Desenvolver processos de descoberta/extração de conhecimento a partir de bases de dados e grandes volumes de dados (data mining).
- Potenciar as ferramentas que permitem à colaboração com os especialistas de tecnologias de informação para integrar técnicas de ciência de dados nos sistemas para suporte à decisão.
- Compreender os requisitos e procedimentos legais e de segurança subjacentes à utilização e governação dos dados.
- Promover o desenvolvimento de competências de análise de dados em larga escala.
Permitir ao aluno reconhecer padrões e desenvolver modelos preditivos através de técnicas estatísticas e de inteligência artificial.

Acesso

50

Vagas

0

Mínimo

Formas de acesso

O acesso a este ciclo de estudos pode ser efetuado através de uma das seguintes formas:
- Concurso Nacional de acesso e ingresso ao Ensino Superior Público;
- Regimes Especiais de acesso ao Ensino Superior Público;
- Concursos Locais de acesso ao Ensino Superior Público;
- Concursos Especiais de acesso ao Ensino Superior Público;
- Regimes de Reingresso, Mudança de Curso e Transferência.

Critérios de Ingresso

Provas de Ingresso

19 Matemática A

Informação Adicional

Observações

Ciclo de estudos integrado no projeto “Aliança de Pós-Graduação – Competências para a Futuro”, com financiamento PRR (Next Generation EU), resultante da candidatura da Universidade do Minho ao Convite N.º 002/C06-i03.03/2021 para o Investimento RE-C06-i03 - Incentivo Adultos e, em particular para este curso, ao Convite N.º 002/C06-i04.01/2021 submetido ao Programa de Investimento RE-C06-i04 - Impulso Jovens STEAM.<br /> <div><br /> </div>

Plano de Estudos

Nos cursos que incluem opções, anualmente, são indicadas as unidades curriculares opcionais a disponibilizar, bem como as respetivas condições de inscrição e número de vagas.

Regime	Unidade Curricular	Área Cient.	ECTS
Ano 1			60
S1	Álgebra Linear para Engenharia	M	5
S1	Algoritmia e Programação	TSI	5
S1	Cálculo para Engenharia	M	5
S1	Estruturas Discretas em Ciência de Dados	CD	5
S1	Programação Declarativa para Ciência de Dados	I	5
S1	Sistemas de Computação	I	5
S2	Análise Matemática para Engenharia	M	5
S2	Fundamentos de Aprendizagem Automática	CD	5
S2	Laboratórios de Estatística	EST	7,5
S2	Probabilidade e Estatística I	EST	7,5
S2	Técnicas Algorítmicas e Computabilidade	CD	5
Ano 2			60
S1	Ambientes e Linguagens de Programação para Ciência de Dados	CD	5
S1	Fundamentos de Comunicações e Redes	I	5
S1	Modelos Lineares e Aplicações	EST	7,5
S1	Probabilidade e Estatística II	EST	7,5
S1	Tópicos de Bases de Dados	TSI	5
S2	Amostragem e Tratamento de Dados	CD	5
S2	Ciência de Dados em Economia	E	5
S2	Complementos de Bases de Dados	TSI	5
S2	Fundamentos de Inteligência Artificial	CD	5
S2	Otimização para Ciência de Dados	CD	5
S2	Paradigmas de Aprendizagem Automática	CD	5
Ano 3			60
S1	Ambientes Distribuídos de Processamento de Dados	I	5
S1	Engenharia de Dados para Suporte à Tomada de Decisão	TSI	10
S1	Séries Temporais	EST	5
S1	Sistemas Conexionistas para Aprendizagem Automática	CD	5
S1	Opção		5
	Bioinformática Aplicada à Análise de Dados Genómicos	BIO	5
	Ciência de Dados para a Física	Fis	5
	Ciência de Dados para a Química	QUI	5
	Introdução à Ciência de Dados Quântica	I	5
	Modelação de Sistemas Terrestres e Ambientais	GEOL	5
	Processamento de Linguagem para Ciência de Dados	CD	5
	Raciocínio Automático	M	5
	Sistemas de Informação	TSI	5
	Tópicos de Bioestatística	EST	5
S2	Ciência de Dados em Grande Escala	CD	5
S2	Ética em Ciência de Dados	SOC	5
S2	Projeto em Ciência de Dados	CD	10
S2	Sistemas Inteligentes de Apoio à Decisão	TSI	5
S2	Opção UMinho		5

Avaliação/Acreditação

Estado de acreditação pela A3ES:

Acreditado

Data de publicação da decisão:

23-06-2022

Deliberação da A3ES:

https://www.a3es.pt/pt/resultados-acreditacao/licenciatura-em-ciencia-de-dados

Número de Registo:

R/A-Cr 130/2022

Data de Registo:

07-07-2022

Validade:

30-07-2028

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