Curso

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Grau académico de Mestre
--
(Percurso Geral) 120 ECTS
Entidade Situação de acreditação Publicada em Processo de acreditação
A3ES Com Acreditação 13-03-2020 Link
Grau académico de Mestre
--
(Percurso Geral) 120 ECTS
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Grau académico de Mestre
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Grau académico de Mestre
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Estrutura Curricular
Estrutura Curricular
Área Científica Sigla ECTS Peso
Obrigatórios Optativos
Mínimo Máximo
Matemática M 0 7.5 7.5 6.25%
Ciências da Computação OU Matemática OU Gestão e Economia ALL 0 10.5 10.5 8.75%
Ciências da Computação CS 0 42 42 35%
Ciência de Dados DS 6 54 54 50%
Total 6 114
Observações: null; :
Plano de Estudos
Plano de Estudos
Duração Op. Unidades Curriculares Sigla Horas ECTS
Total Contacto
1º Ano 1680h 0h 60
Outro (c/ ano curricular) Sim AEAT3
Leque de Escolha:
Aprendizagem por Reforço
Análise de Redes
Aprendizagem Profunda
Aprendizagem Neural e Evolutiva
Processamento de LInguagem Natural
Inteligência Computacional para Otimização
Explainable AI 		CS 224h

112h
112h
210h
112h
112h
210h
112h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		8

4
4
7.5
4
4
7.5
4
Outro (c/ ano curricular) Sim UC Optativas DEST
Leque de Escolha:
Ética em Ciência de Dados
Business Intelligence
Análise de Processos de Negócio
Casos de Negócio com Ciência de Dados
Transformação Digital 		ALL 294h

98h
210h
98h
210h
98h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		10.5

3.5
7.5
3.5
7.5
3.5
Semestral Sim CDSAT1
Leque de Escolha:
Data Mining
Data Stream Mining 		CS 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Semestral Sim CDSAT2
Leque de Escolha:
Aprendizagem Automática
Tópicos Exploratórios em Inteligência Artificial 		CS 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Semestral Sim CDSAT3
Leque de Escolha:
Modelação Estatística
Estatística para a Ciência de Dados 		M 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Trimestral Sim BDCC3
Leque de Escolha:
Big Data e Computação em Nuvem
Modelação e Gestão de Big Data
Desenvolvimento em Blockchain
Análise de Big Data 		CS 196h

98h
98h
98h
98h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		7

3.5
3.5
3.5
3.5
Trimestral Sim TI1
Leque de Escolha:
Métodos de Programação
Programação para Ciência de Dados 		CS 112h

112h
112h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		4

4
4
Trimestral Sim TI3
Leque de Escolha:
Armazenamento e Recuperação de Dados
Computação Paralela
MLOps 		CS 224h

112h
112h
112h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		8

4
4
4
2º Ano 1680h 30h 60
Anual Metodologias de Investigação DS 168h 30h
 ( T 30h  ) 		6
Anual Sim Opção Dissertação ou Projeto
Leque de Escolha:
Projeto
Dissertação 		DS 1512h

1512h
1512h 		0h

30h  ( OT 30h  )
30h  ( E 30h  ) 		54

54
54
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,
Estrutura Curricular
Estrutura Curricular
Área Científica Sigla ECTS Peso
Obrigatórios Optativos
Mínimo Máximo
Matemática M 0 7.5 7.5 6.25%
Ciência de Dados DS 6 54 54 50%
Ciências da Computação CS 0 42 42 35%
Ciências da Computação OU Matemática OU Gestão e Economia ALL 0 10.5 10.5 8.75%
Total 6 114
Observações: null; :
Plano de Estudos
Plano de Estudos
Duração Op. Unidades Curriculares Sigla Horas ECTS
Total Contacto
1º Ano 1680h 0h 60
Outro (c/ ano curricular) Sim UC Optativas DS
Leque de Escolha:
Desenvolvimento em Blockchain
Business Intelligence
Análise de Big Data
Casos de Negócio com Ciência de Dados
Ética em Ciência de Dados
Transformação Digital
Análise de Processos de Negócio 		ALL 294h

98h
210h
98h
210h
98h
98h
98h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		10.5

3.5
7.5
3.5
7.5
3.5
3.5
3.5
Semestral Sim AEAT1
Leque de Escolha:
Inteligência Computacional para Otimização
Aprendizagem Profunda 		CS 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Semestral Sim CDSAT1
Leque de Escolha:
Data Mining
Data Stream Mining 		CS 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Semestral Sim CDSAT2
Leque de Escolha:
Aprendizagem Automática
Tópicos Exploratórios em Inteligência Artificial 		CS 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Semestral Sim CDSAT3
Leque de Escolha:
Modelação Estatística
Estatística para a Ciência de Dados 		M 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Trimestral Sim AEAT2
Leque de Escolha:
Processamento de LInguagem Natural
Explainable AI
Aprendizagem por Reforço
Análise de Redes
Aprendizagem Neural e Evolutiva 		CS 224h

112h
112h
112h
112h
112h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		8

4
4
4
4
4
Trimestral Sim BDCC1
Leque de Escolha:
Modelação e Gestão de Big Data
Big Data e Computação em Nuvem 		CS 98h

98h
98h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		3.5

3.5
3.5
Trimestral Sim TI1
Leque de Escolha:
Métodos de Programação
Programação para Ciência de Dados 		CS 112h

112h
112h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		4

4
4
Trimestral Sim TI2
Leque de Escolha:
Computação Paralela
Armazenamento e Recuperação de Dados
MLOps 		CS 112h

112h
112h
112h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		4

4
4
4
2º Ano 1680h 30h 60
Anual Metodologias de Investigação DS 168h 30h
 ( T 30h  ) 		6
Anual Sim Opção Dissertação ou Projeto
Leque de Escolha:
Projeto
Dissertação 		DS 1512h

1512h
1512h 		0h

30h  ( OT 30h  )
30h  ( E 30h  ) 		54

54
54
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,
Estrutura Curricular
Estrutura Curricular
Área Científica Sigla ECTS Peso
Obrigatórios Optativos
Mínimo Máximo
Ciências da Computação CS 0 22.5 22.5 18.75%
Ciência de Dados DS 6 54 54 50%
Matemática M 0 7.5 7.5 6.25%
Gestão e Economia BE 0 18 18 15%
Ciências da Computação OU Matemática OU Gestão e Economia ALL 0 12 12 10%
Total 6 114
Observações: null; :
Plano de Estudos
Plano de Estudos
Duração Op. Unidades Curriculares Sigla Horas ECTS
Total Contacto
1º Ano 1680h 0h 60
Outro (c/ ano curricular) Sim BOA
Leque de Escolha:
Business Intelligence
Análise de Processos de Negócio
Ética em Ciência de Dados
Casos de Negócio com Ciência de Dados
Transformação Digital 		BE 504h

210h
98h
98h
210h
98h 		0h

45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		18

7.5
3.5
3.5
7.5
3.5
Outro (c/ ano curricular) Sim UC Optativas BA
Leque de Escolha:
Aprendizagem Neural e Evolutiva
Aprendizagem Profunda
Computação Paralela
Armazenamento e Recuperação de Dados
Aprendizagem por Reforço
Explainable AI
Inteligência Computacional para Otimização
Processamento de LInguagem Natural
Análise de Redes
MLOps 		ALL 336h

112h
210h
112h
112h
112h
112h
210h
112h
112h
112h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		12

4
7.5
4
4
4
4
7.5
4
4
4
Semestral Sim CDSAT1
Leque de Escolha:
Data Mining
Data Stream Mining 		CS 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Semestral Sim CDSAT2
Leque de Escolha:
Aprendizagem Automática
Tópicos Exploratórios em Inteligência Artificial 		CS 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Semestral Sim CDSAT3
Leque de Escolha:
Modelação Estatística
Estatística para a Ciência de Dados 		M 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Trimestral Sim BDCC2
Leque de Escolha:
Desenvolvimento em Blockchain
Big Data e Computação em Nuvem
Análise de Big Data
Modelação e Gestão de Big Data 		CS 98h

98h
98h
98h
98h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		3.5

3.5
3.5
3.5
3.5
Trimestral Sim TI1
Leque de Escolha:
Métodos de Programação
Programação para Ciência de Dados 		CS 112h

112h
112h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		4

4
4
2º Ano 1680h 30h 60
Anual Metodologias de Investigação DS 168h 30h
 ( T 30h  ) 		6
Anual Sim Opção Dissertação ou Projeto
Leque de Escolha:
Projeto
Dissertação 		DS 1512h

1512h
1512h 		0h

30h  ( OT 30h  )
30h  ( E 30h  ) 		54

54
54
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,
Estrutura Curricular
Estrutura Curricular
Área Científica Sigla ECTS Peso
Obrigatórios Optativos
Mínimo Máximo
Ciências da Computação OU Matemática OU Gestão e Economia ALL 0 10 10 8.33%
Matemática M 7.5 0 0 6.25%
Ciências da Computação CS 35 7.5 7.5 35.42%
Ciência de Dados DS 6 54 54 50%
Total 48.5 71.5
Observações: null; :
Plano de Estudos
Plano de Estudos
Duração Op. Unidades Curriculares Sigla Horas ECTS
Total Contacto
1º Ano 1680h 247.5h 60
Outro (c/ ano curricular) Sim UC Optativas AICS
Leque de Escolha:
Big Data e Computação em Nuvem
MLOps
Ética em Ciência de Dados
Computação Paralela
Transformação Digital
Desenvolvimento em Blockchain
Análise de Processos de Negócio
Casos de Negócio com Ciência de Dados
Modelação e Gestão de Big Data
Análise de Big Data
Business Intelligence
Análise de Redes 		ALL 280h

98h
112h
98h
112h
98h
98h
98h
210h
98h
98h
210h
112h 		0h

22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
22.5h  ( TP 22.5h  )
45h  ( TP 45h  )
22.5h  ( TP 22.5h  ) 		10

3.5
4
3.5
4
3.5
3.5
3.5
7.5
3.5
3.5
7.5
4
Semestral Sim AEAT1
Leque de Escolha:
Inteligência Computacional para Otimização
Aprendizagem Profunda 		CS 210h

210h
210h 		0h

45h  ( TP 45h  )
45h  ( TP 45h  ) 		7.5

7.5
7.5
Semestral Data Stream Mining CS 210h 45h
 ( TP 45h  ) 		7.5
Semestral Modelação Estatística M 210h 45h
 ( TP 45h  ) 		7.5
Semestral Tópicos Exploratórios em Inteligência Artificial CS 210h 45h
 ( TP 45h  ) 		7.5
Trimestral Aprendizagem Neural e Evolutiva CS 112h 22.5h
 ( TP 22.5h  ) 		4
Trimestral Aprendizagem por Reforço CS 112h 22.5h
 ( TP 22.5h  ) 		4
Trimestral Explainable AI CS 112h 22.5h
 ( TP 22.5h  ) 		4
Trimestral Métodos de Programação CS 112h 22.5h
 ( TP 22.5h  ) 		4
Trimestral Processamento de LInguagem Natural CS 112h 22.5h
 ( TP 22.5h  ) 		4
2º Ano 1680h 30h 60
Anual Metodologias de Investigação DS 168h 30h
 ( T 30h  ) 		6
Anual Sim Opção Dissertação ou Projeto
Leque de Escolha:
Projeto
Dissertação 		DS 1512h

1512h
1512h 		0h

30h  ( OT 30h  )
30h  ( E 30h  ) 		54

54
54
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 10-11-2025 Link
Logótipos (COMPETE 2020, PORTUGAL 2020 e UE)