Alteração ao ciclo de estudos conducente à atribuição do grau de mestre em Ciência de Dados.
Alteração do plano de estudos
O ISCTE - Instituto Universitário de Lisboa altera o plano de estudos do ciclo de estudos conducente à atribuição do grau de mestre em Ciência de Dados, para o plano de estudos constante do anexo a este despacho, do qual faz parte integrante.
Regime de transição
Os estudantes que frequentam o plano de estudos aprovado pelo Despacho n.º 3785/2020, publicado no Diário da República, 2.ª série, n.º 61, de 26 de março de 2020, são integrados no plano de estudos fixado neste despacho.
Aplicação
Esta alteração do plano de estudos produz efeitos a partir do ano letivo 2023-2024.
27 de março de 2024. - A Reitora do ISCTE - Instituto Universitário de Lisboa, Maria de Lurdes Rodrigues.
ANEXO
1 - Estabelecimento de ensino: ISCTE - Instituto Universitário de Lisboa (6800).
2 - Unidade orgânica: Escola de Gestão/Escola de Tecnologias e Arquitetura.
3 - Tipo de curso: Mestrado - 2.º ciclo.
4 - Grau ou diploma: Mestre.
5 - Ciclo de estudos: Ciência de Dados | Data Science.
6 - Área científica predominante: Ciência de Dados.
7 - Número de créditos, segundo o sistema europeu de transferência de créditos, necessário à obtenção do grau ou diploma: 120 ECTS.
8 - Duração normal do ciclo de estudos: 2 Anos.
9 - Opções, ramos, ou outras formas de organização de percursos alternativos em que o ciclo de estudos se estrutura:
Percurso para titulares de 1.º ciclo em ciência de dados ou áreas afins;
Percurso para titulares de 1.º ciclo em outras áreas.
10 - Estrutura curricular:
QUADRO N.º 1
Percurso para titulares de 1.º ciclo em ciência de dados ou áreas afins
Áreas científicas
Sigla
Créditos
Obrigatórios
Opcionais
Ciência de Dados
CD
72
0
Direito
Dir
6
0
Não especificada
n.e.
0
12
Estatística e Análise de Dados
EAD
12
0
Investigação Operacional
IO
6
0
Ciências e Tecnologias da Programação
CTP
6
0
Sistemas de Informação
SI
6
0
Subtotal
108
12
Total
120
QUADRO N.º 2
Percurso para titulares de 1.º ciclo em outras áreas
Áreas científicas
Sigla
Créditos
Obrigatórios
Opcionais
Ciência de Dados
CD
96
0
Direito
Dir
6
0
Não especificada
n.e.
0
6
Estatística e Análise de Dados
EAD
6
0
Investigação Operacional
IO
6
0
Subtotal
114
6
Total
120
11 - Observações:
Aos estudantes que obtenham aproveitamento em todas as unidades curriculares do primeiro ano deste ciclo de estudos, no total de 60 créditos ECTS, é atribuído o Diploma de Estudos Pós-Graduados em Ciência de Dados (Second Cycle Postgraduate Diploma in Data Science).
12 - Plano de estudos:
ISCTE - Instituto Universitário de Lisboa
Ciclo de estudos em Ciência de Dados
Grau de mestre
QUADRO N.º 3
Percurso para titulares de 1.º ciclo em ciência de dados ou áreas afins
Unidade curricular
Área científica
Ano curricular
Organização do ano curricular
Horas de trabalho
Créditos
Observações
Total
Contacto
T
TP
PL
TC
S
E
OT
O
Horas totais de contacto
Bases de Dados Distribuídas Avançadas/Advanced Distributed Data Bases
SI
1.º
Semestral
150
0
3
21
0
0
0
1
0
25
6
Análise de Redes Avançadas/Advanced Network Analysis
CTP
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Fundamentos de Business Analytics/Business Analytics Fundamentals
EAD
1.º
Semestral
150
0
3
21
0
0
0
1
0
25
6
Optativa livre/Free Optional
n.e.
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Optativa - tempo médio de contacto
Otimização de Estratégias Orientada por Dados/Data Driven Strategy optimization
IO
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Análise de Séries Temporais e Previsão/Time Series Analysis and Forecasting
CD
1.º
Semestral
150
10
14
0
0
0
0
1
0
25
6
Processamento e Modelação de Big Data/Big Data Processing and Modeling
CD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Text Mining para Ciência de Dados/Text Mining for Data Science
CD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Aprendizagem Profunda para Visão por Computador/Deep Learning for Computer Vision
CD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Modelação Bayesiana/Bayesian Modelling
EAD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Optativa livre/Free Optional
n.e.
2.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Optativa - tempo médio de contacto
Desenho de Projeto para Ciência de Dados/Project Design for Data Science
CD
2.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Ciberdireito/Ciberlaw
Dir
2.º
Semestral
150
10
14
0
0
0
0
1
0
25
6
Dissertação em Ciência de Dados/Master Dissertation in Data Science
Ou/or
Trabalho de Projeto em Ciência de Dados/Master Master Project in Data Science
CD
2.º
Anual
1 050
0
0
0
0
0
0
7
0
7
42
QUADRO N.º 4
Percurso para titulares de 1.º ciclo em outras áreas
Unidade curricular
Área científica
Ano curricular
Organização do ano curricular
Horas de trabalho
Créditos
Observações
Total
Contacto
T
TP
PL
TC
S
E
OT
O
Horas totais de contacto
Metodologias e Tecnologias para Ciência de Dados/Data Science Methodologies and Technologies
CD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Modelos de Previsão/Prediction Models
CD
1.º
Semestral
150
10
14
0
0
0
0
1
0
25
6
Gestão de Big Data/Big Data Management
CD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Reconhecimento de Padrões/Pattern recognition
CD
1.º
Semestral
150
10
14
0
0
0
0
1
0
25
6
Otimização de Estratégias Orientada por Dados/Data Driven Strategy optimization
IO
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Análise de Séries Temporais e Previsão/Time Series Analysis and Forecasting
CD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Processamento e Modelação de Big Data/Big Data Processing and Modeling
CD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Text Mining para Ciência de Dados/Text Mining for Data Science
CD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Aprendizagem Profunda para Visão por Computador/Deep Learning for Computer Vision
CD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Modelação Bayesiana/Bayesian Modelling
EAD
1.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Optativa livre/Free Optional
n.e.
2.º
Semestral
150
0
24
0
0
0
0
1
0
25
6
Optativa - tempo médio de contacto
Desenho de Projeto para Ciência de Dados/Project Design for Data Science
CD
2.º
Semestral
150
10
14
0
0
0
0
1
0
25
6
Ciberdireito/Ciberlaw
Dir
2.º
Semestral
150
10
14
0
0
0
0
1
0
25
6
Dissertação em Ciência de Dados/Master Dissertation in Data Science
Ou/or
Trabalho de Projeto em Ciência de Dados/Master Master Project in Data Science
CD
2.º
Anual
1050
0
0
0
0
0
0
7
0
7
42
317547309