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Mestrado em Modelação, Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão

Dados Gerais

Código Oficial: M621
Sigla: MADSAD

Diplomas

  • Mestrado em Modelação, Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão (120 Créditos ECTS)
  • Curso de Mestrado em Estudos em Modelação, Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão (75 Créditos ECTS)

Unidades Curriculares

Bases de Dados e Programação

2MADSAD02 - ECTS

O objectivo principal da cadeira de "Bases de Dados e Programação" é o de proporcionar ao mestrando informação sobre sistemas de gestão de bases de dados (SGDB), com particular ênfase nas bases de dados relacionais, bem como alguma formação básica sobre programação.

Dentro do tópico de sistemas de gestão de bases de dados, os mestrandos adquirirão conhecimentos sobre metodologias de análise e modelação de problemas, bem como sobre a linguagem de consultas de bases de dados relacionais SQL.

Os mestrandos irão aprender a programar usando a linguagem R que lhes permitam usar as potencialidades disponíveis para realizar processamento, representação gráfica e modelação de dados. Aprenderão também como os dados podem ser importados/exportados de diversas fontes segundo vários formatos. A capacidade de ligação da linguagem R às bases de dados relacionais também é abordada. Os mestrandos deverão conseguir criar funções próprias para resolverem problemas propostos em exercícios e em trabalhos práticos.

No fim serão capazes de implementar algoritmos utilizando a linguagem de programação R.

Estatística Aplicada

2MADSAD04 - ECTS

O objectivo de Estatística Aplicada é o de fornecer ao estudante técnicas de análise estatística aplicadas a algumas áreas. Pretende-se fornecer as ferramentas necessárias à abordagem inferencial através de testes de hipóteses não-paramétricos como complemento aos testes de hipóteses paramétricos, já conhecidos pelos estudantes. Fornece-se também algumas técnicas de simulação e de amostragem, assim como alguns métodos e técnicas relativas ao controlo estatístico de qualidade.

Extração de Conhecimento de Dados I

2MADSAD01 - ECTS

No final do semestre os alunos deverão conhecer os vários tipos de tarefas de extracção de conhecimento de dados (Data Mining), conhecer os principais métodos/algoritmos para cada tipo de tarefa, serem capazes de aplicar esses métodos a um novo problema de análise de dados, serem capazes de avaliar os resultados e compreender o funcionamento dos métodos estudados.

Otimização

2MADSAD03 - ECTS

Apresentar os principais conceitos e questões relativas à otimização no contexto de problemas de otimização combinatória.

Apresentar e descrever alguns métodos de otimização, quer do tipo exato (programação dinâmica), quer do tipo heurístico (heurísticas construtivas, pesquisa local, meta heurísticas).

Análise de Dados

2MADSAD05 - ECTS

Formar os alunos em métodos de análise univariada, bivariada e multivariada de dados.

Análise de Risco

2MADSAD11 - ECTS

Esta é uma disciplina de Teoria do Risco na atividade seguradora. Visa portanto a formação atuarial, usando como metodologia básica a Teoria da Utilidade e a Teoria do Risco.

Extração de Conhecimento de Dados II

2MADSAD06 - ECTS

No final do semestre os alunos deverão ser capazes de formular um problema como problema de extracção de conhecimento. Serem capazes de aplicar métodos/algoritmos a um novo problema de análise de dados, e serem capazes de avaliar os resultados e compreender o funcionamento dos métodos estudados.

Métodos de Previsão e Séries Temporais

2MADSAD09 - ECTS

Proporcionar os conhecimentos necessários à compreensão dos principais métodos de previsão e da sua aplicação prática no contexto de séries temporais.

Sistemas de Apoio à Decisão e Inteligência de Negócios

2MADSAD08 - ECTS

 

Dominar os principais conceitos, técnicas e métodos de apoio à tomada de decisão.

 

Aplicação dos referidos métodos a problemas concretos.

Conhecer os conceitos fundamentais relativos aos sistemas de apoio à decisão. Quais as principais técnicas e ferramentas utilizadas.
Conhecer os conceitos fundamentais sobre sistemas periciais e ser capaz de construir exemplos simples.
Conhecer os conceitos fundamentais da área de lógica difusa (fuzzy logic) e e
ntender a sua aplicaçãona construção de modelos de decisão baseados em regras de decisão simples de compreender e interpretar.

Sistemas MultiAgente e Simulação de Organizações

2MADSAD07 - ECTS

Proporcionar conhecimentos sobre sistemas de agentes computacionais, modelos de comunicação, cooperação e decisão distribuídas. Demostrar como estas técnicas podem ser aproveitadas na modelação da dinâmica das organizações.

Dissertação/Trabalho de Projeto/Estágio

2MADSAD15 - ECTS Preparar os estudantes para desenvolver um trabalho de natureza cientifica em modelação de dados e sistemas de apoio à decisão.

O estudante vai realizar uma dissertação de natureza científica, um trabalho de projeto, ou um estágio de natureza profissional. O estudante será acompanhado por um ou mais orientadores com quem deve reunir periodicamente.

Plano de Dissertação/Trabalho de Projeto/Estágio

2MADSAD14 - ECTS

O objetivo desta disciplina é dotar os alunos das competências
necessárias ao desenvolvimento dos plano de dissertação, projeto de empresa ou estágio.

Os alunos deverão ser capazes de:
1) Rever criticamente a literatura relevante para o tema de investigação;
2) identificar a abordgagem metodológica adequada
3) elaborar um cronograma de atividades realizar.

O resultado da aprendizagem é a elaboração do plano de dissertação, identificando o tema de investigação e revisão bibliográfica relevante.

Seminários

2MADSAD13 - ECTS

O objetivo primordial consiste em fomentar o alcance de uma visão global sobre o estado atual do
conhecimento científico na área de análise de dados, através do contacto com projetos e percursos de
investigação concretos e partilha de experiências com investigadores ativos.
Desenvolver as capacidades de leitura crítica, compreensão e sumarização de trabalhos cientificos.

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