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 Licenciatura em Ciência de Dados

A Licenciatura em Ciência de Dados pretende formar profissionais com um bom conhecimento de matemática, estatística, informática e ciência de dados, que permitirá a sua integração em diferentes organizações de várias dimensões e setores. Estas funções poderão ser exercidas em organizações de vários setores de atividade, que tenham ao seu dispor um grande volume de dados (big data), das quais se destacam: empresas de TI, empresas de comunicação, banca, seguros, retalho, telecomunicações, empresas de utilities (eletricidade, água, gás, etc.), empresas biomédicas, farmacêuticas, assim como administração pública.


 Curso

2022/2023

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.

Pré-requisitos formais


Provas de Ingresso

19 Matemática A

Informação Adicional


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
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
Número de Registo:
R/A-Cr 130/2022
Data de Registo:
07-07-2022
Validade:
30-07-2028