Ensino

Mestrado em Análise e Engenharia de Big Data

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 2º 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 1º 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).

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.

Informação Geral de Acreditação

0903: Universidade Nova de Lisboa - Faculdade de Ciências e Tecnologia

Ciclo de estudos de mestrado em Análise e Engenharia de Big Data

Créditos: 120 ECTS

Duração: 4 Semestres

 

Comissão Científica

Professor Pedro Barahona Coordenador (Departamento de Informática)

Professor Jorge Orestes Cerdeira co-Coordenador (Departamento de Matemática)

Professora Isabel Gomes 

Professor Filipe Marques 

Professor João Magalhães

Professor Nuno Preguiça

 

Contacto

maebd.coordenador@fct.unl.pt

Regras de Acesso 2017/18

Número de vagas: 25

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.

Candidaturas:

1ª Fase: 6 de março a 21 de julho;

2ª Fase: 26 a 31 de agosto  (vagas sobrantes).

Plano de estudos