Coordenação do Curso

Curso ministrado em associação com o ISTEC - Instituto Superior de Tecnologia Avançadas de Lisboa.

Logotipo do ISCET
Coordenador de Curso
José Vicente dos Reis

josevicente.reis@my.istec.pt


Competências a Desenvolver

A Licenciatura em Ciência e Visualização de Dados fornece uma formação sólida nas áreas fundamentais da ciência de dados e visualização, preparando os alunos para diversas carreiras relacionadas. Ao longo do curso, os alunos desenvolverão competências na área da Ciência de Dados, Visualização de Dados, Engenharia de Software e Gestão de Projetos e Ética e Segurança de Dados.

Regime

Presencial

Horário

Diurno e Pós-laboral

Duração

3 anos


Objetivos Específicos

Os objetivos do curso de Ciência e Visualização de Dados incluem capacitar os alunos a desenvolver pensamento crítico nas diferentes áreas fundamentais do curso. Na área de Ciência de Dados, o objetivo é capacitar os alunos em técnicas de recolha, processamento e análise de dados, aplicando o pensamento crítico para solucionar problemas e tomar decisões informadas. Na área de Visualização de Dados, o foco está em capacitar os alunos a criar representações visuais claras e eficazes dos dados, com o objetivo de comunicar informação complexas de maneira compreensível e impactante, permitindo a criação de Visualizações de Informação que permitam realizar as tarefas pretendidas de forma eficaz e eficiente, aliviando a carga cognitiva associada à interpretação dos dados. Além disso, o curso visa desenvolver capacidades de engenharia de software, inteligência artificial, gestão de projetos, ética e segurança de dados, preparando os alunos para lidar com diversos desafios no campo da ciência de dados e visualização. Estas competências proporcionarão aos estudantes as ferramentas necessárias para atuar como profissionais competentes e éticos num campo em constante evolução como a Ciência e Visualização de Dados.


Destinatários

  • Alunos com mais de 23 anos com aprovação nas provas especialmente adequadas legalmente exigíveis;
  • Alunos provenientes dos regimes especiais e de outros estabelecimentos de ensino superior, legalmente autorizados;
  • Alunos com cursos técnicos superiores profissionais (CTESP) e outras Licenciaturas que possam beneficiar de conhecimentos avançados na área da visualização e ciência de dados;
  • Profissionais da área que pretendam especializar-se nos respetivos campos de formação.

Principais Saídas Profissionais

Ciência de Dados:
  • Cientista de Dados.
  • Analista de Dados.
  • Especialista em Aprendizagem Máquina.
  • Analista de Business Intelligence.
Visualização de Dados:
  • Designer de Visualização de Dados.
  • Especialista em Design de Informação.
  • Analista de Visualização de Dados.
  • Programador de Visualizações Interativas.
  • Consultor de Visualização de Dados.
  • Gestor de Projetos de Visualização de Dados.
Gestão de Projetos:
  • Gestor de Projetos de Ciência de Dados.
  • Líder de Equipa de Projetos de Visualização.
  • Consultor em Gestão de Projetos de Tecnologia.
  • Analista de Negócios em Projetos de Dados.
  • Gestor de Programa de Analytics.
Ética e Segurança de Dados:
  • Especialista em Ética e Privacidade de Dados.
  • Analista de Segurança de Dados.
  • Gestor de Conformidade de Dados.
  • Consultor de Ética em Inteligência Artificial.

Plano de Estudos

UNIDADE CURRICULAR
SEMESTRE
ECTS
Álgebra Linear
1.º Semestre
6
Design para Interfaces I
1.º Semestre
6
Fundamentos de Programação
1.º Semestre
6
Matemática I
1.º Semestre
6
Teoria e Optimização de Grafos para Ciência de Dados
1.º Semestre
6
Análise Exploratória de Dados
2.º Semestre
6
Bases de Dados
2.º Semestre
6
Design para Interfaces II
2.º Semestre
6
Estruturas de Dados e Conhecimento
2.º Semestre
6
Matemática II
2.º Semestre
6
UNIDADE CURRICULAR
SEMESTRE
ECTS
Análise e Processamento de Big Data
1.º Semestre
6
Inteligência Artificial
1.º Semestre
6
Laboratórios de Estatística e Modelação Linear Aplicada à Ciência dos Dados
1.º Semestre
6
Programação e Análise de Dados
1.º Semestre
6
Visualização Interativa de Dados
1.º Semestre
6
Aprendizagem Máquina Supervisionada e não Supervisionada
2.º Semestre
6
Design de Informação - Infografia I
2.º Semestre
6
Engenharia de Software
2.º Semestre
6
Inovação By Design
2.º Semestre
6
Programação Estruturada
2.º Semestre
6
UNIDADE CURRICULAR
SEMESTRE
ECTS
Design de Informação – Infografia II
1.º Semestre
6
Ética dos Dados
1.º Semestre
3
Métodos de Investigação para Ciência de Dados
1.º Semestre
5
Processamento de Texto e Linguagem Natural
1.º Semestre
6
Projeto de Ciência de Dados
1.º Semestre
10
Ciência de Dados Aplicada à Internet das Coisas
2.º Semestre
12
Opcional I*
2.º Semestre
3
Opcional II*
2.º Semestre
3
Projeto de Visualização de Dados
2.º Semestre
10
Segurança, Direito e Privacidade no Ciberespaço
2.º Semestre
5
Sistemas de Suporte à Decisão Baseada em Dados
2.º Semestre
3
*Opções: Análise e Gestão do Comportamento do Consumidor; Decision Science; Gestão de Dados; Gestão e Empreendedorismo; Liderança de Equipas Virtuais; Negócios Digitais.

Provas de Ingresso

Um dos seguintes conjuntos:
07 Física e Química
19 Matemática A
ou
04 Economia
19 Matemática A
ou
02 Biologia e Geologia
19 Matemática A

Fórmula de Cálculo
Média do secundário: 65%
Provas de ingresso: 35%


Pré-Requisitos

N/A.