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Os novos desafios digitais, tanto na Indústria como na Investigação, conduziram a uma necessidade premente de oferecer, já hoje, formação multidisciplinar adequada ao desenvolvimento de capacidades de raciocínio matemático, estatístico e computacional, direcionados para o reconhecimento de padrões e construção de modelos de previsão e para a sua análise, interpretação e antecipação. A Licenciatura em Ciência de Dados forma profissionais competentes em Data Mining, Machine Learning, isto é, na área da Inteligência Artificial, dotados com fortes competências analíticas, criativas e éticas, que se traduzem na capacidade de extrair, construir e analisar conhecimento e de o comunicar de modo sustentado para a tomada de decisão ou produção de novos produtos e serviços. A natureza multidisciplinar do Iscte e a sua ligação estreita ao mundo empresarial e instituições públicas torna-nos especialmente bem posicionados para a criação desta nova licenciatura, ajustada às exigências do mercado de trabalho nacional e internacional.
Os diplomados nesta área poderão desempenhar funções em qualquer atividade que lide, analise e trate grandes volumes de dados com vista à tomada de decisão mais capacitada. A investigação ou o empreendedorismo são também percursos possíveis https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ depois de concluir o curso. A Ciência de Dados tornou-se essencial em diversas áreas, desde o setor financeiro à segurança informática e das comunicações, devido à importância que tem na análise e interpretação de enormes volumes de dados.
É Professor na Universidade Europeia, coordenando a licenciatura, os mestrados e as pós-graduações na área de Ciência de Dados. Distribuição de Dados para gerir grandes volumes de informação;4. A Licenciatura está bem sedimentada na apreensão, compreensão e experimentação nas áreas base de conhecimento, seguida por uma aquisição de progressiva autonomia do estudante e na capacidade de responder a problemas de complexidade crescente. Os cursos da NOVA IMS oferecem uma experiência de aprendizagem única, combinando a teoria com a aplicação das melhores e mais inovadoras práticas de ensino. O plano de estudos corresponde a 180 ECTS, dos quais 150 ECTS dizem respeito a unidades curriculares obrigatórias (os 5 primeiros semestres) e 30 ECTS correspondem a unidades curriculares optativas (último semestre do curso), que serão escolhidas por cada Aluno, de entre um vasto leque de unidades curriculares disponíveis. O Iscte está especialmente bem posicionado neste panorama, conseguindo congregar e articular estreitamente todas essas competências num campus único em Portugal e, ainda, em áreas de grande aplicação, cuja articulação com o mundo empresarial e o mercado de trabalho é publicamente reconhecida.
Para isso, o ciclo de estudos adota uma perspetiva essencialmente técnica. O objetivo é proporcionar um conhecimento aprofundado das metodologias e conceitos fundamentais, de forma adotar o aluno da capacidade de atualização dos conhecimentos técnicos mais específicos e de acompanhar a rápida evolução deste setor. Neste curso, preparamos os alunos para se tornarem autênticos data scientists, uma profissão que a Harvard Business Review designou como a ‘mais atrativa do século XXI’. Orientamos para um futuro dinâmico e em constante mudança, fornecendo as ferramentas Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos para compreender, desenvolver e utilizar os modelos e algoritmos mais avançados na área da ciência de dados. O curso tem como principal objetivo o desenvolvimento de competências no domínio da Estatística Computacional, contemplando várias metodologias atuais de extração de conhecimento a partir de dados. Os Mestres em Engenharia e Ciência de Dados poderão trabalhar em variados setores da indústria ou serviços como as telecomunicações, informática, eletrónica, energia, saúde, transportes, banca e seguros, consultoras e mesmo em áreas ligadas às ciências sociais.
O segundo e o terceiro semestres oferecem um conjunto de UC que permitem complementar a formação, incluindo UC opcionais abarcando um grande leque de metodologias e técnicas estatísticas e de análise de dados específicas. Em parte do terceiro semestre e no quarto semestre, os alunos dedicam-se à elaboração de uma dissertação, que pode ser desenvolvida em ambiente de tese científica na Universidade do Minho, ou integrada como uma tarefa de um projeto de investigação, ou ainda como um estágio com carácter profissional efetuado numa empresa ou numa instituição externa. As metodologias de ensino e aprendizagem adoptadas estimulam o trabalho autónomo e colaborativo dos alunos, em aulas com uma forte componente computacional. O principal objetivo do Mestrado em Ciência de Dados é preparar profissionais altamente qualificados, em particular na análise de grandes volumes de dados. O curso foi concebido para dar conhecimento sólido nas áreas da análise estatística e da ciência de computadores. A Ciência de Dados situa-se na interseção destas duas áreas de conhecimento que o Cientista de Dados deve dominar.
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