Mestrado em Análise e Engenharia de Big Data

Ensino

Mestrado em Análise e Engenharia de Big Data

O número mínimo de créditos para a obtenção do grau é de 120 (4 Semestres).

A transformação digital da sociedade, a explosão da Internet e a popularização das redes sociais, gera atualmente grandes volumes de dados de forma contínua e crescente referidos usualmente por “Big Data”, em setores chave como a saúde, a administração pública, media e comunicação social, marketing e comércio electrónico, finanças, energia, ambiente e urbanismo, telecomunicações, indústria farmacêutica e bioinformática.

A área da Análise e Engenharia de Big Data apresenta uma crescente procura e empregabilidade, e os especialistas na mesma irão desempenhar nos próximos anos um papel cada vez mais interventivo e gerador de valor nos processos de gestão e inovação em todos os domínios da indústria e dos serviços.

Objetivos

O Mestrado em Análise e Engenharia de Big Data tem como objetivo formar especialistas, a nível de um 2.º ciclo de estudos, no domínio emergente de Ciência de Dados e Engenharia de Dados, e destina-se a candidatos com formação ao nível de um 1.º ciclo de estudos, possuidores de bases matemáticas e de programação.

O curso desenvolve competências relativamente ao processamento e análise de grandes volumes de dados por métodos computacionais e matemáticos avançados, e metodologias para procurar e encontrar respostas necessárias aos processos de gestão, monitorização, e otimização, ou extrair conhecimento, tendências, correlações, ou previsões, em particular através de aprendizagem automática.

Os objetivos do curso estão alinhados com a “Iniciativa Nacional Competências Digitais e.2030“, nos eixos da especialização (item qualificação e criação de maior valor acrescentado na economia) e de investigação (item big data).

Plano curricular

Saídas profissionais

O Mestrado em Análise e Engenharia de Big Data visa a educação de analistas, líderes de desenvolvimento do projeto e especialistas em inovação no campo emergente da Ciência de Dados e Engenharia. Os especialistas nesta área de Big Data são especialmente procurados por todas as empresas e instituições onde são gerados ou são consumidos grandes volumes de dados, nomeadamente na saúde, na administração pública, comércio electrónico e marketing, finanças, energia, meio ambiente e urbanismo, telecomunicações, media e comunicação social, indústria farmacêutica ou biotecnológica.

Estrutura Curricular

Plano de estudos

Os alunos têm de obter aprovação nas cinco unidades curriculares do Bloco Inicial , bem como nas unidades curriculares de Empreendedorismo e de Seminário. 
Para além dos 36 ECTS obtidos com essas unidades curriculares obrigatórias, deverão ser obtidos mais 18 ECTS em unidades curriculares de especialização, dos quais pelo menos 6 ECTS em cada uma das áreas científicas de Informática e de Matemática. 
Tendo que perfazer um total de 120 ECTS para a obtenção do grau de mestre em Análise e Engenharia de Big Data, para além da Dissertação (60 ECTS) os alunos deverão obter mais 6 ECTS em unidades curriculares optativas livres, escolhidas num bloco comum oferecido pelos vários departamentos da FCT NOVA.

 

1º Semestre

  • Aprendizagem Automática (6 ECTS, INF)
  • Estatística Multivariada (6 ECTS, MAT)
  • Estatística Numérica Computacional (6 ECTS, MAT)
  • Recuperação de Informação (6 ECTS, INF)
  • Sistemas para Processamento de Big Data (6 ECTS, INF)

2º Semestre

  • Empreendedorismo (3 ECTS, EG)
  • Seminário (3 ECTS, INF/MAT)
  • Bloco de Especialização (6 ECTS, INF)
  • Bloco de Especialização (6 ECTS, MAT)
  • Bloco de Especialização (6 ECTS, INF/MAT)
  • Bloco Livre (6 ECTS, QQ)

3º/4º Semestre

  • Dissertação (60 ECTS, INF)

Bloco de Especialização

  • Algoritmos para Redes Complexas (6 ECTS, INF)
  • Análise de Grandes Grafos (6 ECTS, MAT)
  • Aprendizagem com Dados Não Estruturados (6 ECTS, INF/MAT)
  • Decisão e Risco  (6 ECTS, MAT)
  • Métodos Bayesianos (6 ECTS, MAT)
  • Otimização Linear (6 ECTS, MAT)
  • Otimização Não-Linear (6 ECTS, MAT)
  • Processamento de Streams (6 ECTS, INF)
  • Prospeção de Dados (6 ECTS, INF)
  • Visualização Interativa de Dados (6 ECTS, INF)

Horário de funcionamento:

(a indicar brevemente)

Propinas:

Estudantes nacionais: 1063,47 €/anual

Estudantes internacionais: 7000 €/anual (Redução de 60% para estudantes da CPLP)

Prazo de candidatura:

1ª fase: 26 de maio a 21 de julho
2ª fase: 26 de agosto a 15 de setembro

Candidaturas

Condições de acesso para o ano letivo de 2017/2018

Vagas para 2017/2018 :

25

Regras de acesso:

Podem candidatar-se:

  • Titulares do grau de licenciado ou equivalente legal em licenciaturas das áreas de Engenharia, Ciências Exatas, Ciências Naturais ou Economia, sujeito a apreciação curricular do candidato. O programa requer bases matemáticas e noções de computação e programação ao nível de um primeiro ciclo geral de engenharia.;
  • Titulares de um grau académico superior estrangeiro conferido na sequência de um 1.º ciclo de estudos organizado, naquelas áreas, de acordo com os princípios do Processo de Bolonha por um Estado aderente a este Processo;
  • Titulares de um grau académico superior estrangeiro, naquelas áreas, que seja reconhecido como satisfazendo os objectivos do grau de licenciado pelo Conselho Científico da Faculdade de Ciências e Tecnologia;
  • Detentores de um currículo escolar, científico ou profissional, que seja reconhecido como atestando capacidade para realização deste ciclo de estudos pela Comissão Científica do curso.

Critérios de seriação:

  • Classificação de curso;
  • Curriculum académico e científico;
  • Curriculum profissional;
  • Eventual entrevista

Coordenador do curso:

Professor Pedro Barahona (Departamento de Informática)

Professor Jorge Orestes Cerdeira (Departamento de Matemática)

maebd.coordenador@fct.unl.pt

Registo e Acreditação

DGES

Registo n.º R/A-Cr 33/2017 em 17/04/2017

A3ES

Acreditação em 06/04/2017, por 6 anos

Sobre o Departamento de Informática

O Departamento de Informática é uma instituição pioneira e de referência no ensino superior e na investigação científica em Informática em Portugal, tendo já formado milhares de engenheiros informáticos. Atualmente é responsável pela formação de mais de 800 alunos inscritos em vários cursos e em diversos níveis de formação.

Muitos dos nossos docentes estão associados ao desenvolvimento da Informática no País, por exemplo, na primeira ligação nacional à Internet, na formação dos primeiros doutorados, e na afirmação de Portugal na investigação e inovação em Informática.

Saber mais

Sobre o Departamento de Matemática

O Departamento de Matemática (DM) é uma unidade de ensino e investigação permanente da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa (FCT NOVA). No DM são desenvolvidas múltiplas atividades no domínio da Matemática que vão do ensino e da investigação à promoção e divulgação, passando pela formação ao longo da vida e pela prestação de serviços à comunidade. O DM é constituído por 83 docentes, dos quais 79 são doutorados.

O DM é responsável pela Licenciatura em Matemática, pelo Mestrado em Matemática e Aplicações, pelo Mestrado em Ensino de Matemática no 3º ciclo do Ensino Básico e no Secundário, pelo Doutoramento em Matemática da UNL e pelo Programa Doutoral em Estatística e Gestão do Risco. O DM assegura ainda o ensino das disciplinas propedêuticas da área de Matemática dos diversos cursos da FCT NOVA.  

Saber mais