O objetivo principal é dotar o licenciado de competências que, com base em ferramentas computacionais, lhe permitam extrair e analisar o conhecimento essencial de um enorme volume de dados (Big Data), estruturados ou não, dando voz sustentada a essa informação, e saber utilizar esse conhecimento de forma eficiente em função dos objetivos traçados, quer no apoio à tomada de decisão, quer na produção de novos produtos e serviços. Pretende-se aliar esta competência à de saber desenvolver ecossistemas de Inteligência Artificial (IA), em particular de Aprendizagem Automática, que permitam analisar esse grande conjunto de dados.
Inteligência Artificial e Ciência de Dados
Licenciatura
Ano Letivo 2025/2026
Apresentação
A Licenciatura em Inteligência Artificial e Ciência de Dados é um curso projetado para promover nos estudantes a capacidade para enfrentar os desafios atuais da era digital. Combinando conhecimentos fulcrais da Ciência dos Computadores com uma formação sólida em Matemática / Estatística, os alunos adquirem uma compreensão dos fundamentos da Inteligência Artificial com ênfase na Aprendizagem Automática (Machine Learning), análise de dados, estatística, Big Data e computação de alto desempenho, entre outras.
O objetivo principal é dotar o licenciado de competências que, com base em ferramentas computacionais, lhe permitam extrair e analisar o conhecimento essencial de um enorme volume de dados (Big Data), estruturados ou não, dando voz sustentada a essa informação, e saber utilizar esse conhecimento de forma eficiente em função dos objetivos traçados, quer no apoio à tomada de decisão, quer na produção de novos produtos e serviços. Pretende-se aliar esta competência à de saber desenvolver ecossistemas de Inteligência Artificial (IA), em particular de Aprendizagem Automática, que permitam analisar esse grande conjunto de dados.
O objetivo principal é dotar o licenciado de competências que, com base em ferramentas computacionais, lhe permitam extrair e analisar o conhecimento essencial de um enorme volume de dados (Big Data), estruturados ou não, dando voz sustentada a essa informação, e saber utilizar esse conhecimento de forma eficiente em função dos objetivos traçados, quer no apoio à tomada de decisão, quer na produção de novos produtos e serviços. Pretende-se aliar esta competência à de saber desenvolver ecossistemas de Inteligência Artificial (IA), em particular de Aprendizagem Automática, que permitam analisar esse grande conjunto de dados.
Unidade Orgânica:
Escola de Ciências e Tecnologia
Cód. DGES:
0602/L227
Duração:
6 Semestres/180 ECTS (168 obrigatórios e 12 optativos em UCS)
Língua:
Português
Regime:
Presencial
Áreas CNAEF:
- Ciencias informáticas (481)
Saídas Profissionais
O curso forma profissionais aptos para trabalharem enquanto analistas e/ou cientista de dados, especialistas em IA, em empresas e laboratórios de investigação, entre outros, e em entidades públicas ou privadas (por exemplo, empresas tecnológicas, telecomunicações, têxtil, calçado, automóvel, administração pública, bancos, seguradoras, ciências da vida e da saúde, entre outras).
Condições de Acesso
Provas de Ingresso
Um dos seguintes conjuntos:
- 02 - Biologia e Geologia (25%)
- 19 - Matemática A (25%)
- 04 - Economia (25%)
- 19 - Matemática A (25%)
- 07 - Física e Química (25%)
- 19 - Matemática A (25%)
- 18 - Português (25%)
- 19 - Matemática A (25%)
- 09 - Geografia (25%)
- 19 - Matemática A (25%)
- 10 - Geometria Descritiva (25%)
- 19 - Matemática A (25%)
Fórmula de cálculo de candidatura ao Regime Geral de Acesso (CNA):
50% Média de secundário | 50% Provas de ingresso
50% Média de secundário | 50% Provas de ingresso
Classificações Mínimas:
Nota de candidatura: 100 pontos
Provas de ingresso: 95 pontos
Nota de candidatura: 100 pontos
Provas de ingresso: 95 pontos
Nota do último colocado 2024/2025: 115.0
Vias de Acesso e Candidaturas
| Attribute | Type | Value |
|---|---|---|
| fase1 | string | '25' |
| fase2 | string | '18' |
| fase3 | string | '5' |
CNA
Vagas 1ª fase: 25
Vagas 2ª fase: 18
Vagas 3ª fase: 5
Vagas 2ª fase: 18
Vagas 3ª fase: 5
| Attribute | Type | Value |
|---|---|---|
| fase1 | string | '1' |
| fase2 | string | '0' |
| fase3 | NULL |
Estudantes Internacionais
Vagas 1ª fase: 1
Vagas 2ª fase: 0
Vagas 2ª fase: 0
| Attribute | Type | Value |
|---|---|---|
| fase1 | string | '1' |
| fase2 | NULL | |
| fase3 | NULL |
Maiores de 23 Anos
Vagas 1ª fase: 1
| Attribute | Type | Value |
|---|---|---|
| fase1 | string | '1' |
| fase2 | NULL | |
| fase3 | NULL |
Titular Curso Superior
Vagas 1ª fase: 1
| Attribute | Type | Value |
|---|---|---|
| fase1 | string | '0' |
| fase2 | NULL | |
| fase3 | NULL |
Titular CET
Vagas 1ª fase: nd
| Attribute | Type | Value |
|---|---|---|
| fase1 | string | '0' |
| fase2 | NULL | |
| fase3 | NULL |
Titular TeSP
Vagas 1ª fase: nd
| Attribute | Type | Value |
|---|---|---|
| fase1 | string | '0' |
| fase2 | NULL | |
| fase3 | NULL |
Regimes Especiais
Vagas 1ª fase: nd
| Attribute | Type | Value |
|---|---|---|
| fase1 | string | '2' |
| fase2 | NULL | |
| fase3 | NULL |
Mudança Par Instituição/Curso
Vagas para o 1º ano 1ª fase: 2
Vagas para anos subsequentes: não sujeito a vagas
Vagas para anos subsequentes: não sujeito a vagas
| Attribute | Type | Value |
|---|---|---|
| fase1 | string | '0' |
| fase2 | NULL | |
| fase3 | NULL |
Titulares de Diplomas de Curso de Vias Profissionalizantes
Vagas 1ª fase: nd
Reingressos
Vagas: não sujeito a vagas
Propinas
Valor Anual das Propinas
Estudantes de Países da UE
697.00 €
Estudantes Internacionais
2500.00 €
Estudantes Internacionais com Bolsa de Mérito
1050.00 €
Estudantes Internacionais com Bolsa de Cooperação e Desenvolvimento
1250.00 €
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Comissão de Curso
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Horários
Ano Letivo: 2025/2026
Documentos
| Attribute | Type | Value |
|---|---|---|
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Regulamento
Contactos
Diretor:
Pedro Salgueiro [pds@uevora.pt]
Gestor Académico: Raquel Maria Pitadas de Matos
Serviços Académicos (atendimento on-line): SAC.ONLINE
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