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Ciência de Dados (Licenciatura) 2025/2026

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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

    Escola de Ciências
    Campus de Gualtar
    4710 - 057 Braga
    Tel: +351 253604390 Fax: +351 253604398
    E-Mail: cpedagogico@ecum.uminho.pt; sec@ecum.uminho.pt
    URL: 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

Um dos seguintes conjuntos:
07 Física e Química
19 Matemática A
ou
19 Matemática A
18 Português
ou
04 Economia
19 Matemática A

Esta informação deve ser verificada em
http://www.dges.gov.pt/guias/detcursopi.asp?codc=L188&code=1000

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.

Plano de Estudos

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
Análise Multivariada e Aplicações EST 7,5
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
A Arte de Falar em Público sobre Ciência CET 6
Data Mining para Ciência de Dados TSI 6
Educação e Cidadania Global Criativa CEd 6
Gestão do Conhecimento e da Inovação G 6
Problemáticas da Cidade Contemporânea ARQ 6
Tópicos de Astronomia e Cosmologia Fis 6

Avaliação/Acreditação

Estado de acreditação pela A3ES:
Acreditado
Data de publicação da decisão:
23-06-2022
Deliberação da A3ES:
https://si.a3es.pt/sia3es/page?stage=ConsultaPublicaProcesso&processID=25686
Número de Registo:
R/A-Cr 130/2022
Data de Registo:
07-07-2022
Validade:
31-07-2028


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