Objetivos

Tem como principal objetivo desenvolver competências de alto nível em estatística computacional, quer de um ponto de vista teórico quer de um ponto de vista prático, incluindo

• aprendizagem estatística (Statistical Learning),
• conceitos fundamentais de inferência estatística (tradicional e computacional),
• métodos bayesianos de análise de dados,
• métodos de simulação (MCMC) em inferência estatística,
• métodos clássicos de modelação estatística, e
• métodos de decisão baseados em dados (data-driven decision making).

Os graduados em ESTATÍSTICA COMPUTACIONAL E ANÁLISE DE DADOS deverão possuir excelentes e atrativas competências para o emprego em todas as áreas onde haja necessidade de tratamento intensivo de dados, como sejam a indústria, serviços ou investigação. 

Destinatários

• Titulares do grau de licenciado ou titulares de um grau académico superior estrangeiro nas condições descritas na lei nas áreas de: Matemática, Estatística, Física, Ciência de Computadores, Engenharia, Economia, Biologia e áreas afins ou equivalente legal;
• Detentores de um currículo escolar, científico ou profissional, em qualquer das áreas científicas supracitadas e áreas afins, nas condições descritas na lei.

Condições específicas de acesso

• Titulares do grau de licenciado ou titulares de um grau académico superior estrangeiro nas condições descritas na lei nas áreas de: Matemática, Estatística, Física, Ciência de Computadores, Engenharia, Economia, Biologia e áreas afins ou equivalente legal; alunos nacionais ou internacionais (UC’s em inglês).
• Só serão admitidos candidatos(as) que tenham concluído, ou estejam em condições de concluir antes da matrícula, um dos 1º ciclos referidos no ponto 1 com a classificação mínima de 12 valores.
• Poderão ser admitidos candidatos que pelo seu currículo académico, científico ou profissional, a Comissão Científica do Curso reconheça reunir os requisitos necessários para a realização desta formação.

Critérios de seleção e seriação dos candidatos e respetivas ponderações

Serão seriados em primeiro lugar os candidatos que tenham o grau de licenciado em licenciatura adequada.

A seriação será feita atendendo aos seguintes critérios e subcritérios: 

• Currículo académico (área de formação e média obtida) (60%)
• Subcritério 1: média, ponderada com a adequação da licenciatura num coeficiente entre 0 e 1 (50%). Licenciaturas nas áreas de matemática, estatística, economia, gestão, ciência de computadores / engenharia informática, análise de dados, inteligência artificial, física, engenharia física, engenharia eletrotécnica e engenharia de gestão industrial ou equiparadas têm ponderação de 1. Licenciaturas com sólida formação em estatística/matemática ou computação como engenharia mecânica, informática de gestão têm ponderação de 0.9. Licenciaturas com alguma formação em estatística ou em computação como biologia, (engenharia) química e outras engenharias têm ponderação de 0.8. Outras licenciaturas serão analisadas caso a caso e a ponderação de qualquer caso pode ser alterada em função da análise do percurso académico do candidato em específico tendo em conta as Unidades Curriculares nas áreas de computação e estatística/matemática realizadas.
• Subcritério 2: formação complementar na área, incluindo cursos conferentes e não conferentes de grau, tais como outros mestrados, pós-graduações curtas ou longas, e cursos curtos devidamente certificados (10%).
• Currículo científico e experiência profissional (40 %)
• Subcritério 1: publicações e comunicações técnicas e/ou científicas (20%)
• Subcritério 2: experiência profissional relevante em empresas, participação em projetos de investigação ou em estágios na área do ciclo de estudos ponderada com a relevância da área (20%)
• Critério de desempate:
• Em caso de empate, será usado comos critérios de desempate o resultado de (i). uma carta de motivação, (ii). cartas de recomendação e de (iii). uma entrevista, com as ponderações seguintes (i). 40%; (ii). 40% e (iii). 20%.

Adequação das metodologias de ensino e dos métodos de avaliação aos resultados de aprendizagem dos estudantes

A avaliação de desempenho será feita, em cada unidade curricular, por testes de avaliação ou exame final escrito e/ou através dos relatórios ou resolução de problemas submetidos durante o semestre.

Os alunos fazem quatro unidades curriculares (UCs) no final do primeiro semestre e cinco UCs no final do segundo semestre. Algumas UCs serão dadas em inglês.

Desistência de frequência do curso

A desistência de frequência até 2 dias úteis antes do início do curso não conferente de grau implica o pagamento de 50% do valor da propina; após essa data, é devida a totalidade do valor.

O estudante pode solicitar a desistência de frequência do curso através de requerimento dirigido à Diretora da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto.

Informações

• Prazos de Ingresso 2020/2021

Contactos

Docente Responsável:	Rita Gaio
Docente Responsável:	Margarida Brito
Educação Contínua:	formacao.continua@fc.up.pt

Dados Gerais

Diplomas

Áreas Científicas Predominantes