Mestrado em Ciência de Dados e Métodos Analíticos Avançados
Objetivos educativos
A popularidade da ciência de dados e análise de negócios tem crescido continuamente nos últimos anos, quer na indústria quer no meio académico. O curso de Mestrado em Data Science and Analytics é destinado a pessoas com capacidades analíticas que pretendem enfrentar os desafios da tecnologia moderna, resolver problemas novos e desafiadores, que gostam de transformar dados em conhecimento e desejam desenvolver uma carreira numa área com enorme potencial de crescimento e com grande demanda mundial.
Os melhores alunos do 1º ano deste curso serão convidados para um estágio remunerado de 6 meses, a decorrer durante o 2º ano, numa das seguintes instituições: Accenture, BI4ALL, Feedzai, Future Healthcare, Grupo Ageas Portugal, iFood, Izertis, Millennium BCP, NOVA IMS, SAS e Tranquilidade.
Este curso tem duas especializações, identificando as duas principais áreas e tendências de Data Science and Analytics: Business Analytics e Data Science. No plano de estudos, existe um tronco comum que consiste numa formação nos principais paradigmas associados a grandes quantidades de dados, processos de tomada de decisão, estatística, data mining e machine learning, e processos de criação e manutenção de modelos descritivos e preditivos.
Candidaturas - 1.ª Fase
Para a candidatura ser considerada completa terá de preencher o formulário disponível em Portal de Candidaturas da NOVA IMS, fazer o upload do Curriculum Vitae e realizar o pagamento da taxa de candidatura (51€) e submeter a candidatura no final. O processo de seleção dos alunos é feito com base na análise do currículo académico e profissional. Os membros do Júri de seleção poderão deliberar a realização de uma entrevista aos candidatos.
As candidaturas a este curso, para o ano letivo 2025/2026, decorrem de 1 de janeiro a 3 de fevereiro de 2025. Para se candidatar, clique aqui.
Caracterização geral
Código DGES
MB68
Ciclo
Mestrado (2.º Ciclo)
Grau
Mestre
Acesso a outros cursos
Este curso confere acesso a Doutoramento, verifique o nosso aqui.
Coordenador
Roberto Henriques
Data de abertura
setembro de 2025
Número máximo de admissões
210
Propinas
6.200€ para candidatos de nacionalidade de um país membro da União Europeia; 8.000€ para candidatos de outras nacionalidades.
Horários
Diurno
Idioma de ensino
Inglês
Requisitos para obtenção do grau ou diploma
Cada especialização do Mestrado tem a duração de 4 semestres letivos, num total de 120 ECTS. Os dois primeiros semestres correspondem à parte letiva, durante a qual os alunos têm que realizar um conjunto de Unidades Curriculares, a que correspondem 60 ECTS. O terceiro semestre é dedicado à elaboração de uma dissertação de natureza científica ou de um trabalho de projeto, a que corresponde 60 ECTS.
Condições de acesso
Para ingressar neste curso, o candidato deverá satisfazer as seguintes condições: possuir grau de Licenciatura em área compatível (concluído até setembro 2024); ser proficiente na língua inglesa, falada e escrita. O processo de seleção dos candidatos é realizado com base na análise do currículo académico e profissional.
Regras de avaliação
O método de avaliação será por avaliação contínua, ou seja, através da realização de trabalhos individuais ou de grupo, projetos, quizzes, testes/exames, etc.
Cabe a cada docente de cada Unidade Curricular (UC) definir, ao início de cada ano letivo, como será feita a avaliação nas suas UCs, esta informação é depois disponibilizada através da plataforma de aluno.
Estrutura
1º ano - semestre Outono | ||
---|---|---|
Código | Nome | ECTS |
200179 | Aprendizagem Automática | 7.5 |
200174 | Armazenamento e Recuperação de Dados | 4.0 |
200175 | Data Mining | 7.5 |
200178 | Estatística para a Ciência de Dados | 7.5 |
200211 | Programação para a Ciência de Dados | 3.5 |
200179 | Aprendizagem Automática | 7.5 |
200174 | Armazenamento e Recuperação de Dados | 4.0 |
200175 | Data Mining | 7.5 |
200178 | Estatística para a Ciência de Dados | 7.5 |
200211 | Programação para a Ciência de Dados | 3.5 |
200179 | Aprendizagem Automática | 7.5 |
200174 | Armazenamento e Recuperação de Dados | 4.0 |
200175 | Data Mining | 7.5 |
200178 | Estatística para a Ciência de Dados | 7.5 |
200211 | Programação para a Ciência de Dados | 3.5 |
2º ano - semestre Outono | ||
---|---|---|
Código | Nome | ECTS |
200290 | Dissertação/ Trabalho de Projeto | 54.0 |
200289 | Metodologias de Investigação | 6.0 |
200290 | Dissertação/ Trabalho de Projeto | 54.0 |
200289 | Metodologias de Investigação | 6.0 |
200290 | Dissertação/ Trabalho de Projeto | 54.0 |
200289 | Metodologias de Investigação | 6.0 |