Objetivos do Curso
A ciência de dados está-se a tornar cada vez mais importante para a sociedade e para os negócios como uma ferramenta estratégica para tomar melhores decisões.
Este ciclo de estudos é altamente técnico e concentra-se no desenvolvimento de competências quantitativas e metodológicas, necessárias para utilizar o potencial da ciência de dados. O plano foi pensado para proporcionar aos estudantes uma competência prática substancial em ciência de dados e a capacidade de usá-la para criar valor para as organizações em um amplo conjunto de áreas, tais como gestão, marketing, finanças e economia.
Condições de Acesso e Ingresso
Ensino secundário ou equivalente e um dos seguintes conjuntos de provas de ingresso: Matemática (16) ou Matemática A (19) ou Economia (04) e Matemática (16).
A informação disponibilizada não dispensa a consulta à página da Direção Geral do Ensino Superior (DGES).
Saídas Profissionais e Empregabilidade
Analista de dados
Especialista em Big Data
Especialista de Business Intelligence
Especialista em IA e Machine Learning
Cientista de Dados
Especialista em Tecnologia Financeira
Língua(s) de Aprendizagem / Avaliação
Língua Portuguesa
Objetivos da Aprendizagem e Competências a Desenvolver
Conhecer o papel central dos dados numa estratégia de criação de valor das organizações;
Compreender como se estrutura e dinamiza um pensamento orientado por dados;
Conhecer os principais conceitos e técnicas da ciência de dados;
Adquirir competências de programação na linguagem Python e outras ferramentas em aprendizagem automática para extrair, organizar e analisar dados de várias fontes;
Saber explorar conjuntos de dados de diversas dimensões, incorporando a quantificação da incerteza na análise e na previsão de resultados futuros, tornando possível a avaliação do impacto de possíveis decisões;
Aprender a extrair, transformar, carregar e visualizar dados e análises;
Compreender as principais fases de um projeto de ciências de dados, conseguindo aplicá-los em implementações práticas;
Ganhar conhecimento no suporte à gestão, desde contabilidade, gestão de negócios, economia fundamental e finanças.
Acesso a um Nível de Estudos Superior
O grau de licenciado permite a candidatura a estudos pós-graduados.
Coordenador(es) do Curso
Tronco Comum
Unidade curricular | Código | ECTS | Período |
Análise de Dados | 51001826 | 4 | 1º S |
Análise Macroeconómica | 51001770 | 4 | 1º S |
Análise Matemática I | 51001792 | 6 | 1º S |
Contabilidade Financeira para a Gestão | 51001764 | 6 | 1º S |
Programação | 51001815 | 10 | 1º S |
Análise Matemática II | 51001809 | 6 | 2º S |
Estatística Aplicada | 51001747 | 4 | 2º S |
Gestão e Organização de Empresas | 51001753 | 4 | 2º S |
Microeconomia | 51001781 | 5 | 2º S |
Tópicos de Ciência de Dados | 51001736 | 11 | 2º S |
Unidade curricular | Código | ECTS | Período |
Bases de Dados | 51001852 | 6 | 1º S |
Contabilidade de Gestão | 51001880 | 6 | 1º S |
Inteligência Artificial | 51001874 | 6 | 1º S |
Investigação Operacional | 51001891 | 6 | 1º S |
Programação para Ciência de Dados | 51001905 | 6 | 1º S |
Estatística Multivariada | 51001927 | 8 | 2º S |
Extração, Transformação, Carregamento e Visualização | 51001848 | 9 | 2º S |
Finanças Empresariais | 51001916 | 5 | 2º S |
Gestão Estratégica | 51001837 | 4 | 2º S |
Marketing | 51001863 | 4 | 2º S |
Unidade curricular | Código | ECTS | Período |
Aprendizagem Automática | 51001990 | 9 | 1º S |
Comportamento Organizacional | 51001962 | 5 | 1º S |
Desenvolvimento para a Web | 51001951 | 4 | 1º S |
Reporte Financeiro e Operacional | 51002013 | 6 | 1º S |
Séries Temporais | 51001973 | 6 | 1º S |
Direito Informático | 51001938 | 4 | 2º S |
FinTech – Tecnologia Financeira | 51002002 | 6 | 2º S |
Projeto em Ciência de Dados | 51001949 | 15 | 2º S |
Web Marketing e Comércio Eletrónico | 51001984 | 5 | 2º S |