PÓS-GRADUAÇÃO (EAD) • 10 MESES (FULL-TIME) • 20 MESES (PART-TIME)
SOBRE O CURSO
Enquadramento
A ascensão da internet e a transformação digital da sociedade são acontecimentos que têm gerado um grande volume de dados em diversas áreas.
A Pós-Graduação em Engenharia Informática com Análise de Dados não é um curso de gestão, mas sim uma formação completa voltada para a pesquisa e implementação, tanto a nível tecnológico, como a nível de dados. Os formadores do curso são especialistas e partilham conhecimento atualizado, para que o aluno esteja preparado para contextos de trabalho atuais.
Na formação, os alunos irão adquirir conhecimento avançado nas áreas de engenharia informática e análise de dados e aprofundar os conhecimentos tecnológicos adquiridos no 1.º ciclo (licenciatura).
Ao longo das aulas, o aluno irá adquirir o conhecimento necessário para treinar futuros especialistas na área ou trabalhar nas melhores empresas de toda a Europa e desenvolver a capacidade analítica e o pensamento crítico.
Profissionais que terminem o curso com distinção serão capazes de organizar grandes volumes de dados e desenvolver soluções que permitam aproveitar todo o potencial desses mesmos dados. A Pós-Graduação em Engenharia Informática com Análise de Dados abre as portas para cargos elevados em empresas de Portugal ou de toda a Europa.
Objetivos
No final da Pós-Graduação, o aluno deverá ser capaz de:
- Trabalhar com os melhores profissionais da área no desenvolvimento de sistemas e softwares de informação multimédia e em projetos de pesquisa e análise de dados.
- Ser um elemento essencial em qualquer negócio, pois irá ajudar a empresa a tomar decisões com base em dados concretos e não depender da intuição.
Público-alvo
Este curso é destinado a profissionais que trabalhem na área da informática ou que tenham interesse nas áreas de engenharia, informática e análise de dados e que tenham licenciatura em áreas semelhantes, como na área de tecnologia. O curso não exige experiência prévia em contexto prático.
Plano Curricular
| Unidade Curricular | ECTS |
|---|---|
Análise de Dados- Introdução às ferramentas R e RStudio, abordando instalação, funcionalidades e ambiente de trabalho - Programação em R: variáveis, estruturas de dados, funções, controlo de fluxo e iteração - Processos de importação, preparação e manipulação de dados, com recurso ao tidyverse - Visualização: grammar of graphics e a utilização do pacote ggplot2 para a representação de informação - Métodos de análise exploratória de dados e estatística descritiva, seguidos de conceitos e aplicações de estatística inferencial, incluindo testes de hipóteses - Fundamentos de machine learning: algoritmos básicos, limitações e implicações éticas da sua utilização |
6 |
Bases de Dados Avançadas- O modelo de custos relacional: processador de consultas, operadores e estatísticas - Cálculo de custos de planos de consulta e otimização em SQL - O modelo objeto-relacional: conceitos, extensões em PostgreSQL e Oracle - O modelo objeto: esquemas orientados a objetos e consultas em db4o - Consultas no modelo objeto: linguagens, execução e análise de desempenho - O modelo de documentos: fundamentos, modelação em MongoDB e PostgreSQL - Consultas no modelo de documentos: linguagens, processamento e comparação entre abordagens nativas e relacionais |
6 |
Computação Móvel- Introdução aos sistemas Ubicomp/IoT - Tecnologias de comunicação sem fios - Protocolos e serviços IoT - Contexto e localização - Adaptação dinâmica, gestão energética e segurança - Sistemas embebidos – Arduino com ZigBee/XBee - Sistemas embebidos – LoPy com WiFi/BLE |
6 |
Inteligência Artificial- Introdução à Inteligência Artificial e Agentes Inteligentes - Resolução de Problemas, Pesquisa Não Informada - Resolução de Problemas, Pesquisa Informada e Heurísticas - Pesquisa com Satisfação de Restrições - Pesquisa com Adversários e Jogos - Introdução à Aprendizagem Computacional - Aprendizagem Computacional e Redes Neuronais |
6 |
Interação Homem-máquina- A Interação Homem-Máquina como disciplina de estudo - Conceitos de mediação em sistemas digitais - O ciclo de desenvolvimento em Interação Homem-Máquina - A descoberta das necessidades do utilizador - Alternativas de projeto no desenvolvimento em Interação Homem-Máquina - A prototipagem no desenvolvimento em Interação Homem-Máquina - A avaliação no desenvolvimento em Interação Homem-Máquina |
6 |
Programação de Aplicações Móveis- Tecnologias e ferramentas de desenvolvimento de aplicações móveis - Modelo de desenvolvimento Android com Kotlin e Android Studio - Bases de dados locais SQLite e ORM (Room) - Comunicações HTTP e programação assíncrona - Serviços locais (Intent Services, Services) - Visualização de mapas e interação com Google Services - Testes unitários e de integração de aplicações Android |
6 |
Projeto de Aplicações Web- Arquitetura de aplicações web: modelos, padrões de projeto e critérios de escolha - Docker: instalação, configuração, containers, imagens e Docker Compose - Backend com Golang e Gin: rotas, handlers, persistência de dados, segurança - Frontend com React: configuração, componentes, estado, formulários, consumo de APIs - Integração backend/frontend: comunicação, autenticação/autorização com JWT - Testes de software em aplicações web - Deploy de aplicações completas com Docker |
6 |
Projeto em Sistemas e Redes- Introdução à Engenharia de Software - Especificação de requisitos de software - Modelação de sistemas de software com UML - Desenvolvimento de aplicações backend com Node.js e Express - Integração de bases de dados, rotas, controladores e formulários - Automação de testes e Test Driven Development - Integração contínua, entrega contínua e implantação em produção |
6 |
Redes e Serviços de Comunicações Móveis- Introdução à tecnologia de comunicação sem fios - Transmissão de dados em redes sem fios - Conceitos básicos de antenas e propagação de sinal em redes sem fios - Técnicas de multiplexagem de terminais em redes sem fios - Tecnologias de rede sem fios de área local (WLANs) - Tecnologias de rede sem fios para IoT (WPANs e LPWANs) - Redes Celulares (WWANs) |
6 |
Visão Computacional- Introdução e fundamentos sobre imagem e visão computacional - Introdução ao processamento e análise de imagem no domínio espacial - Processamento de imagem morfológico - Processamento de imagens a cores - Segmentação de imagem - Representação e descrição de características visuais - Reconhecimento e segmentação de objetos com aprendizagem computacional (Machine Learning - ML) |
6 |
Metodologia
Durante as 8 semanas de cada disciplina, os estudantes contam com o suporte de um professor especialista no conteúdo que irá responder a dúvidas, interagir com os estudantes e ensinar novos conteúdos.
A principal característica é a flexibilidade, por isso, a forma de estudo/interação é assíncrona, ou seja, o aluno faz a gestão do seu tempo e local de estudo, não sendo obrigado a estar disponível num horário específico. As 20h semanais são uma média de dedicação de um estudante, ninguém é obrigado a realizá-las (não serão contabilizadas) e podem ser distribuídas como o aluno desejar. Ex.: 5h/ dia de segunda a sexta. 10h/ dia sábado e domingo.
Pode optar pela frequência do curso em:
- Full-time (duração total de 10 meses), assistindo a duas disciplinas de cada vez;
- ou Part-time (duração total de 20 meses), assistindo a uma disciplina de cada vez.
A cada intake, sensivelmente de 2 em 2 meses, iniciam novas disciplinas.
O conteúdo das disciplinas é composto por vídeos, apresentações, PDFs, leitura de livros de bibliotecas digitais, entre outros tipos de recursos educacionais.
A LMS (plataforma) utilizada na UFP é o Canvas, um dos mais modernos LMS do mercado.
Sistema de avaliação
Todos os módulos/disciplinas têm avaliações.
As avaliações são contínuas, ou seja, ocorrem ao longo da disciplina e não apenas no final. São compostas por questionários de escolha múltipla, fóruns de discussão, elaboração de trabalhos em grupo e artigos científicos.
Não existe a necessidade de elaboração de uma dissertação ou tese no final.
Condições
Custos
Full-time: 700.00€ x 5 intakes.
Part-time: 350.00€ x 10 intakes.
(custo total do curso: 3500.00€)
Documentos necessários para a inscrição
- Diploma ou certificado de habilitações literárias: certificado de graduação no ensino superior ou certificado de conclusão do ensino secundário (para quem não é graduado e necessita utilizar a experiência profissional para efeito de candidatura);
- Cópia autenticada do Cartão da Ordem Profissional, se aplicável;
- Curriculum Vitae (Modelo Europass);
- Elementos comprovativos das atividades indicadas no CV;
- Cópia do documento de identificação civil e fiscal (para emissão de recibos).
Observações
- Como o curso é 100% online o cartão de residência não é obrigatório, pois não há a necessidade de morar em Portugal;
- Documentos que constem em Inglês, Francês e Espanhol não precisam de tradução oficial; Para os demais idiomas precisa de uma tradução oficial;
- Para os candidatos cuja língua nativa não é o português, é necessário documento que ateste proficiência linguística com nota mínima B2.
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