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