Curso

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Grau académico de Mestre
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(Percurso Geral) 120 ECTS
Entidade Situação de acreditação Publicada em Processo de acreditação
A3ES Com Acreditação 24-05-2023 Link
A3ES Com Acreditação 06-04-2017 Link
Grau académico de Mestre
--
(Percurso Geral) 120 ECTS
Estrutura Curricular
Estrutura Curricular
Área Científica Sigla ECTS Peso
Obrigatórios Optativos
Mínimo Máximo
Informática I 18 6 6 20%
Informática ou Matemática I/IM 63 6 6 57.5%
Qualquer Área Científica QAC 0 6 6 5%
Matemática M 12 6 6 15%
Competências Complementares CC 3 0 0 2.5%
Total 96 24
Observações: (a) O estudante deverá realizar 18 ECTS em unidades curriculares de especialização, dos quais, pelo menos 6 ECTS terão de ser em cada uma das áreas científicas de Informática e de Matemática. (b) O estudante deverá realizar 6 ECTS de entre as unidades curriculares que integram o designado Bloco Livre FCT, aprovado anualmente pelo Conselho Científico da NOVA FCT, o qual inclui unidades de todas as áreas científicas da NOVA FCT.; :
Plano de Estudos
Plano de Estudos
Duração Op. Unidades Curriculares Sigla Horas ECTS
Total Contacto
1º Ano 1680h 409h 60
Semestral 1ºS Aprendizagem Automática I 168h 56h
 ( T 28h  PL 28h  ) 		6
Semestral 1ºS Estatística Numérica Computacional M 168h 56h
 ( TP 56h  ) 		6
Semestral 2ºS Sim Unidade de Especialização III
Leque de Escolha:
Visualização e Análise de Dados
Aprendizagem não Supervisionada
Computação Paralela
Análise de Grandes Grafos
Análise e Previsão de Séries Temporais
Privacidade de Sistemas
Métodos Bayesianos
Otimização Linear
Decisão e Risco
Otimização Não Linear
Aprendizagem Profunda 		I/IM 168h

168h
168h
168h
168h
168h
168h
168h
168h
168h
168h
168h 		0h

56h  ( PL 28h  T 28h  )
56h  ( PL 28h  T 28h  )
56h  ( PL 28h  T 28h  )
56h  ( TP 56h  )
56h  ( TP 56h  )
56h  ( T 28h  PL 28h  )
56h  ( TP 56h  )
56h  ( TP 56h  )
56h  ( TP 56h  )
56h  ( TP 56h  )
56h  ( PL 28h  T 28h  ) 		6

6
6
6
6
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6
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6
6
Semestral 1ºS Pesquisa e Processamento de Linguagem Natural I 168h 56h
 ( PL 28h  T 28h  ) 		6
Semestral 1ºS Estatística Multivariada M 168h 56h
 ( TP 56h  ) 		6
Trimestral 2ºT Empreendedorismo CC 84h 45h
 ( TP 45h  ) 		3
Semestral 1ºS Sistemas para Processamento de Big Data I 168h 56h
 ( PL 28h  T 28h  ) 		6
Semestral 2ºS Sim Unidade de Especialização II
Leque de Escolha:
Otimização Não Linear
Métodos Bayesianos
Decisão e Risco
Otimização Linear
Análise e Previsão de Séries Temporais
Análise de Grandes Grafos 		M 168h

168h
168h
168h
168h
168h
168h 		0h

56h  ( TP 56h  )
56h  ( TP 56h  )
56h  ( TP 56h  )
56h  ( TP 56h  )
56h  ( TP 56h  )
56h  ( TP 56h  ) 		6

6
6
6
6
6
6
Semestral 2ºS Sim Unidade de Especialização I
Leque de Escolha:
Aprendizagem Profunda
Privacidade de Sistemas
Aprendizagem não Supervisionada
Computação Paralela
Visualização e Análise de Dados 		I 168h

168h
168h
168h
168h
168h 		0h

56h  ( PL 28h  T 28h  )
56h  ( T 28h  PL 28h  )
56h  ( PL 28h  T 28h  )
56h  ( PL 28h  T 28h  )
56h  ( PL 28h  T 28h  ) 		6

6
6
6
6
6
Semestral 2ºS Seminário I/IM 84h 28h
 ( S 28h  ) 		3
Semestral 2ºS Sim Unidade Curricular do Bloco Livre QAC 168h 56h
 ( TP 56h  ) 		6
2º Ano 1680h 40h 60
Anual Dissertação em Análise e Engenharia de Big Data I/IM 1680h 40h
 ( OT 40h  ) 		60
T: Ensino teórico, TP: Ensino teórico-prático, PL: Ensino prático e laboratorial, TC: Trabalho de campo, S: Seminário, E: Estágio, OT: Orientação tutorial, O: Outro tipo de contacto,
Entidade Situação de acreditação Publicada em Processo de acreditação
A3ES Com Acreditação 26-09-2025 Link
Logótipos (COMPETE 2020, PORTUGAL 2020 e UE)