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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.


Informações úteis para novos alunos em sou.uminho.pt 


 Curso

2024/2025

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


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
Criação de Negócios G 6
Data Mining para Ciência de Dados TSI 6
Educação e Cidadania Global Criativa CEd 6
Gestão do Conhecimento e da Inovação G 6
Leitura e Escrita para a Produção de Conhecimento Académico LEP 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
Número de Registo:
R/A-Cr 130/2022
Data de Registo:
07-07-2022
Validade:
30-07-2028