O Mestrado em Ciência de Computadores visa a formação avançada e de qualidade de profissionais e investigadores em diferentes especialidades da área científica de Ciência de Computadores. Procura-se melhorar os conhecimentos técnicos de informática dos licenciados que pretendam de imediato uma carreira profissional e, simultaneamente, cimentar os conceitos teóricos daqueles que queiram prosseguir uma formação académica.

Em particular, este mestrado interessa aos licenciados que procurem um omplemento da sua formação; uma atualização técnica e científica que permita uma melhor resposta às solicitações do mercado de trabalho; e uma preparação adequada para prosseguir uma formação pós-graduada ao nível de doutoramento. O Mestrado organiza-se em 3 especializações:

• Lógica e Computação: O estudo de fundamentos teóricos e metodologias de programação abordados neste ramo tem aplicação imediata em áreas como novas técnicas de programação, criptografia, verificação formal de software, e desenho e análise de algoritmos
• Sistemas Paralelos e Distribuídos: Este perfil visa a formação na área de sistemas distribuídos de elevada performance com particular ênfase em tópicos avançados como redes peer-to-peer, mobilidade de recursos e computações, arquiteturas avançadas de hardware, sistema embebidos e sistemas distribuídos. Os sistemas grid constituem atualmente e constituirão no futuro as infraestruturas de suporte aos grandes sistemas de informação, de computação de alta performance e em última análise da própria Internet.
• Data Mining e Processamento Avançado de Dados: A área de processamento avançado de dados tem actualmente um papel muito importante nas empresas e na investigação científica. A quantidade e a qualidade dos dados recolhidos nas mais diversas actividades económicas, científicas e de serviço público requer técnicas avançadas de armazenamento, gestão e processamento. Os tipos de dados podem ser quaisquer, incluindo dados textuais, geográficos, áudio, imagens, etc. O seu processamento involve técnicas de extracção de conhecimento (data mining). O desenvolvimento e a utilização de sistemas de processamento avançado de dados requerem profissionais especializados com formação em computação. Este perfil tem as unidades curriculares obrigatórias de Data Mining 1, Data Mining 2 e Tópicos Avançados de Bases de Dados.

LÍNGUA DE TRABALHO
O MCC é um mestrado que tem crescido no número de estudantes internacionais admitidos. A lecionação e os materiais disponibilizados poderão ser em português ou em inglês, sendo dada preferência ao inglês sempre que se haja estudantes que não dominem a língua portuguesa. Por isso, os candidatos ao MCC devem ter um bom domínio da língua inglesa.

Saídas Profissionais

Um Mestre em Ciência de Computadores será um profissional qualificado para trabalhar em centros de informática de empresas e serviços, entre outras, nas áreas de saúde, banca, e seguros integrados em equipas de desenvolvimento de software e administração de infraestruturas e sistemas. Prosseguimento de estudos de 3º ciclo.

Condições de Acesso

• Licenciados em Ciência de Computadores, Informática, Engenharia Informática, Ciências da Computação, Matemática ou em outras áreas afins.
• Poderão ainda ser admitidos outros licenciados, desde que o respetivo currículo demonstre uma adequada preparação científica de base.

Critérios de Seleção e Seriação

• Currículo e conhecimentos técnicos (30%)
• Adequação da licenciatura às características do mestrado (30%)
• Média da licenciatura (40%).

Poderão ser efetuadas entrevistas ou provas académicas para avaliar a motivação, conhecimento de línguas ou o nível de conhecimentos nas áreas científicas de base do Curso. Estas entrevistas servirão para ajudar a avaliar o critério “currículo e conhecimentos técnicos”.

Informações

• Prazos de Candidatura 2013-2014
• Calendário de Exames
• Admissão a Provas Académicas
• Facebook | LinkedIn

Contactos

Nota: A informação é disponibilizada a título informativo e não dispensa a consulta do Diário da República.

Dados Gerais

Planos de Estudos

Diplomas

Áreas Científicas Predominantes