IPLUSO 814

Estágio

• ApresentaçãoPresentation

  A unidade curricular "Estágio" destina-se a proporcionar aos estudantes uma experiência prática em ambientes profissionais relacionados à Ciência de Dados. O campo de ação abrange empresas e organizações que aplicam a análise de dados em suas operações, desde startups tecnológicas a grandes corporações e instituições de investigação. A área de atuação envolve a aplicação de técnicas e ferramentas aprendidas ao longo do curso, incluindo a análise exploratória, modelagem, visualização e interpretação de dados. Os domínios de intervenção variam, permitindo aos estudantes especializarem-se em nichos específicos, como inteligência de negócios, aprendizado de máquina ou análise preditiva. Esta UC é vital no ciclo de estudos, pois conecta teoria e prática, facilitando a transição dos estudantes para o mercado de trabalho e reforçando a relevância e aplicabilidade de seus conhecimentos adquiridos.  
• ProgramaProgramme

  Introdução ao Ambiente Profissional: Contextualização do papel da Ciência de Dados na organização, principais departamentos e stakeholders envolvidos. Ferramentas e Plataformas: Profundização em softwares e ferramentas específicas usadas na empresa ou instituição, que podem variar das abordadas no curso. Gestão de Projetos em Ciência de Dados: Ciclo de vida de um projeto, definição de objetivos, coleta e tratamento de dados, implementação e avaliação de soluções. Comunicação de Resultados: Elaboração de relatórios, dashboards e apresentações; técnicas de storytelling com dados. Ética e Privacidade: Abordagem prática das questões éticas, legislação e melhores práticas no tratamento e análise de dados. Networking e Desenvolvimento Profissional: Estratégias para construir e manter relações profissionais, e dicas para progressão na carreira   Nota: Existem seminários quinzenais para enquadramento do programa e acompanhamento dos estudantes.
• ObjectivosObjectives

  Conhecimentos: Compreender o funcionamento real e as dinâmicas de uma organização ou empresa que utiliza a Ciência de Dados nas suas operações diárias. Familiarizar-se com as ferramentas e plataformas específicas empregadas no ambiente profissional. Aptidões: Aplicar de forma prática as técnicas e conceitos aprendidos ao longo do curso, adaptando-se às necessidades e desafios específicos do local de estágio. Desenvolver capacidades de comunicação para apresentar descobertas e insights derivados da análise de dados. Competências: Trabalhar em equipa e integrar-se numa estrutura organizacional, respeitando hierarquias, prazos e diretrizes. Demonstrar iniciativa, proatividade e adaptabilidade, respondendo de forma eficaz aos desafios apresentados. Estabelecer redes de contato profissional que podem ser valiosas para futuras oportunidades de carreira.
• BibliografiaBibliography

  Dhar, V. (2013). Data science and prediction. Communications of the ACM, 56(12), 64-73. James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning. New York: Springer. McKinney, W. (2012). Python for data analysis. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, Inc.  
• MetodologiaMethodology

  Aprendizagem Baseada em Projetos (ABP): Estudantes trabalham em desafios reais propostos pelas empresas parceiras, promovendo a aplicação direta de conhecimentos e competências. Mentoria: Profissionais experientes do campo de Ciência de Dados atuam como mentores, oferecendo orientação, feedback e insights práticos sobre o setor. Plataformas Interativas: Utilização de plataformas online que simulam ambientes reais de análise de dados, permitindo aos estudantes experimentar e aprender em um contexto prático. Peer Learning: Estudantes são encorajados a ensinar e aprender uns com os outros, aproveitando as diferentes competências e perspectivas de cada um.  
• LínguaLanguage

  Português
• TipoType

  Semestral
• ECTS

  30
• NaturezaNature

  Obrigatório
• EstágioInternship

  Sim