Cooperação com a Universidade Aberta

Sobre o Curso


ENQUADRAMENTO

Num mundo cada vez mais globalizado, em constante alteração e rápida evolução, a análise de dados que possam ajudar na tomada de decisões para traçar a estratégia mais adequada para empresas e instituições em geral tem vindo a ganhar importância relevante. Contactadas diversas entidades de vários setores da indústria, serviços, comércio, administração pública, transportes e, ainda, organizações de saúde manifestaram interesse e deram o seu apoio à oferta deste curso. Salienta-se, ainda, que algumas destas empresas são multinacionais e líderes nos respetivos setores de atividade. Estas reconhecem a importância desta área de atuação para as suas atividades e manifestaram interesse em participar de forma ativa num curso de Pós-graduação em Ciência de Dados. Assim, dado o potencial e a necessidade nesta área, foi criado este curso, numa parceria entre a Universidade Aberta e a Universidade Fernando Pessoa. A Ciência de Dados é da maior importância para a gestão moderna ao possibilitar a manipulação de dados para a tomada de decisão nas organizações.

OBJETIVOS
A oferta do curso de Pós-graduação em Ciência de Dados nas Organizações tem por base os seguintes objetivos:

  • a exploração, análise e interpretação de dados para os compreender e possibilitar às organizações uma tomada de decisão de maneira mais rápida e com vista à otimização de negócios;
  • responder a uma necessidade real e objetiva da valorização do capital humano e da economia global.

A QUEM SE DESTINA
A Pós-Graduação em Ciência de Dados nas Organizações está pensada para a frequência de estudantes recém-licenciados ou com experiência de trabalho, provenientes das áreas de Engenharia, de Matemática, de Economia ou de Gestão e, em geral, de Ciências Sociais, desde que tenham ou adquiram experiência em programação para a análise de dados e conhecimentos de Matemática e de Estatística para a avaliação da qualidade dos dados.

REGIME DE LECIONAÇÃO
A Pós-Graduação e as unidades curriculares que a integram funcionam em regime a distância.

CRÉDITOS/ ECTS E DURAÇÃO
45 ECTS / 1170 HORAS

ORGANIZAÇÃO E CERTIFICAÇÃO
Este curso resulta de uma parceria entre a Universidade Fernando Pessoa (UFP) e a Universidade Aberta (UAb).

 

 

Conteúdos Programáticos

UNIDADES CURRICULARES ECTS


Docente:
Prof. Doutor Amílcar Oliveira (UAb) – CV online


Introdução:
Em Conceitos de Estatística e R procede-se a uma breve abordagem aos conceitos de Estatística, População e Amostra. Foca-se a importância de identificação de características de interesse, variáveis e sua classificação de acordo com o caráter e o tipo.

Recorrendo ao ambiente R, ilustra-se a construção de tabelas de frequências e focam-se medidas de redução de dados, com apresentação mais detalhada das medidas de localização.

Objetivos:

  1. Rever conceitos elementares de estatística descritiva;
  2. Instalar e correr o software estatístico R;
  3. Descrever dados do tipo discreto com o R;
  4. Proceder a uma redução de dados discretos simples;
  5. Representar dados discretos graficamente usando o R.


Docentes:
Prof.ª Doutora Teresa Oliveira (UAb) – CV online
Prof. Doutor Rui Leandro Maia (UFP) – CV online
Prof. Doutor Sérgio Barreira (UFP) – CV online


Introdução:

Esta Unidade Curricular pretende dar a conhecer a diversidade de informações estatísticas disponíveis sobre diversas áreas, economia, educação, desporto, medicina ou política, que, em larga medida, são utilizadas na tomada de decisões.
Demonstrar como a Estatística constitui a base para a organização estratégica, presente e prospetiva, das atividades humanas no seio das organizações em empresas, estando em estreita associação com criação de cenários, probabilidades, que servem de base para a estimação da incerteza.
Apresentar técnicas de normalização de dados alinhados com as normas ISO.

Objetivos:

  1. Conhecer conceitos e representações de modo a compreender e ser capaz de produzir informação estatística e de a utilizar para resolver problemas e tomar decisões informadas.
  2. Desenvolver investigação fundada na estatística.
  3. Utilizar meios computacionais para simular comportamentos de fenómenos aleatórios.


Docentes:
Prof. Doutor Mário Macedo (UAb) – CV online
Prof.ª Doutora Maria João Guerreiro (UFP) – CV online


Introdução:

Esta Unidade Curricular visa dotar os alunos de conhecimentos sobre Visualização de Dados, com aplicação a Ciência de Dados, de forma a auxiliar a compreensão e a divulgação de informações, a construir representações visuais e a promover a transição de dados brutos para insights/inspiração e formulação de hipóteses.

Objetivos:

  1. Criar gráficos adequados ao tipo de contexto e ao problema a explorar.
  2. Criar e aperfeiçoar gráficos, usando as ferramentas R e Python.
  3. Integrar gráficos desenvolvidos em R/Python em ambientes interativos.
  4. Desenhar e desenvolver dashboards de acesso a Big Data para manipulação interativa de múltiplos gráficos.
  5. Compreender conceitos de visualização de informações.
  6. Realizar análise visual temporal de eventos.
  7. Analisar conjuntos de dados espaciais e temporais.
  8.  Realizar análise visual de social de conjuntos de dados, de textos e de recursos multimédia.
  9. Compreender e saber integrar georreferenciação na análise de dados.


Docentes:
Prof. Doutor Jorge Morais (UAb) – CV online
Prof. Doutor Luís Borges Gouveia (UFP) – CV online


Introdução:

Esta Unidade Curricular pretende transmitir conhecimentos sobre princípios e métodos fundamentais da Inteligência Artificial para o desenvolvimento de modelos inteligentes para a construção do conhecimento.

Objetivos:

  1. Introduzir conceitos e modelos de Inteligência Artificial.
  2. Algoritmos de Inteligência Artificial.
  3. “Deep Learning” e Algoritmos genéticos.
  4. Introduzir conceitos de algoritmos de otimização.
  5. Perceber a utilização de modelos de inteligência artificial e otimização.


Docentes:
Prof.ª Doutora Maria do Rosário Bernardo (UAb) – CV online
Prof. Doutor Miguel Trigo (UFP) – CV online


Introdução:

Os sistemas de Suporte à Decisão e de Inteligência de negócios são fundamentais para várias áreas da Saúde, Indústria e Gestão.
Podem-se aplicar a vários aspetos aspetos da tomada de decisão e encontram-se a diferentes níveis, operacional, tático e estratégico.
Apoiam a tomada de decisão sobre problemas não estruturados e semiestruturados e utilizam modelos de inteligência artificial, estatísticos e motores de regras.
Esta Unidade Curricular introduz ainda o conceito dos Sistemas de Informação Geográfica nos Sistemas de Suporte à Decisão.

Objetivos:

  1. Apresentar os conceitos dos DSS e os seus principais componentes.
  2. Discutir como desenvolver e implementar DSS em casos reais.
  3. Relacionar os DSS com os sistemas de Business Intelligence e perceber a integração entre estes.
  4. Perceber a introdução da georreferenciação e o desenvolvimento dos “Spatial Decision Support Systems” (DSS).


Docentes:
Prof. Doutor Mário Negas (UAb) – CV online
Prof. Doutor Mário Macedo (UAb) – CV online
Prof. Doutor Filipe Macedo (UFP) – CV online
Prof. Doutor Rui Leandro Maia (UFP) – CV online

 

Introdução:
Esta Unidade Curricular pretende capacitar os formandos para lidarem com um problema de Ciência de Dados a partir da sua formulação inicial, através de uma solução proposta  e da comunicação dos respetivos resultados.
Considera, por isso, face ao conjunto de abordagens e de conhecimentos precedentes a elaboração de um projeto concreto que inclua as seguintes dimensões:
i. Motivação, definição de problemas e possíveis abordagens;
ii. Solução proposta;
iii. Resultados, conclusões, limites para a análise e orientações para trabalhos futuros.

Objetivos:

  1. Demonstrar proficiência em todo o processo de recolha, preparação, e análise de dados do mundo real para fornecer uma solução para o problema inicial.
  2. Aprender a trabalhar em equipa, desenvolvendo soluções para problemas empresariais pela partilha entre pares e orientadores.
  3. Apresentar resultados e códigos reprodutíveis e éticos.

A escolher uma UC entre as seguintes:

  • Análise de Dados Clínicos e Workflows
  • Análise da Cadeia de Valor
  • Ciência de Dados e Políticas Públicas
  • Análise de Redes Sociais

 

Coordenação

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CandidatoProfissionalOutro


PortugalPaís UEOutro País













Condições de Candidatura

HABILITAÇÕES DE ACESSO
Podem candidatar-se os detentores de grau de Licenciado nas áreas de:

  • Ciências da Computação
  • Gestão
  • Economia
  • Matemática
  • Engenharias
  • Ciências Sociais
  • Outras relacionadas

Os candidatos deverão ter competências de leitura e compreensão da língua portuguesa e da língua inglesa.
É indispensável que os candidatos tenham acesso a computador com ligação à Internet em banda larga.


DOCUMENTOS PARA A CANDIDATURA
A candidatura é formalizada no portal de candidaturas da UAb. Consiste num registo prévio, com confirmação por e-mail, e no preenchimento e submissão de um formulário online de candidatura, incluindo o envio em formato digital, dos seguintes documentos:

  • Documento de Identificação (BI/Cartão de Cidadão/Passaporte) – cópia traçada, com o devido consentimento do titular, para a validação de dados no sistema de candidaturas;
  • Certificado de Habilitações;
  • Curriculum Vitae (preferencialmente em formato Europass), com indicação clara das habilitações literárias, incluindo designação da licenciatura ou equivalente, da instituição de ensino e respetiva classificação final;
  • Requerimento dirigido à Coordenação do Curso a que se candidata, expondo os motivos da candidatura, os objetivos a atingir e as competências a desenvolver;
  • Outros documentos comprovativos que o candidato considere constituírem motivo de valorização da sua candidatura;
  • Comprovativo do pagamento do processo de candidatura, de acordo com o preçário em vigor.

Datas e Taxas Escolares

DATAS

» Candidatura online: até 30 de SET. de 2021  » Portal de candidaturas da Universidade Aberta

 

» Início do curso: 25 de OUT. de 2021

» Fim do curso: 31 de JUL. de 2022

 

TAXAS

» Taxa de Candidatura: 40€

» Taxa de Matrícula: 100€

»  Propina: 2.250€


* Os candidatos admitidos por via das empresas parceiras, têm um desconto de 250€.

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