Ciência de Dados e Inteligência Artificial
1. Objetivo do Curso
O curso de Ciência de Dados e Inteligência Artificial do Centro de Informática da UFPB tem como objetivos:
- Incentivar a prática de estudo independente, atividades de pesquisa e a atualização permanente dos alunos.
- Proporcionar uma sólida formação geral.
- Incorporar atividades extraclasse ao currículo por meio de atividades complementares.
- Integrar o ciclo básico e o ciclo profissional de forma adequada, evitando superposição e ausência de conteúdos.
- Formar profissionais aptos para a inserção em setores profissionais, contribuindo para o desenvolvimento da sociedade brasileira.
- Incentivar a pesquisa e investigação científica, visando ao desenvolvimento da ciência, tecnologia e cultura.
- Garantir atualização permanente, baseada em avaliações periódicas.
- Promover a interdisciplinaridade através de projetos com outros departamentos da UFPB.
2. Perfil do Bacharel em Ciência de Dados e Inteligência Artificial
O bacharel em Ciência de Dados e Inteligência Artificial utiliza técnicas e conhecimentos de matemática, estatística e ciência da computação para coletar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados. Ele também desenvolve modelos preditivos baseados em inteligência artificial, como machine learning e deep learning.
Principais Papéis
- Analista de Dados: Focado na análise de dados passados para suportar decisões.
- Cientista de Dados: Utiliza modelos preditivos para projetar cenários futuros.
- Engenheiro de Dados: Cria, configura e mantém a infraestrutura de armazenamento de dados.
- Engenheiro de Machine Learning: Especialista em técnicas de machine learning, adaptando e criando novos modelos e algoritmos.
Subcategorias do Cientista de Dados
- Cientista de Dados Analítico: Domina álgebra linear, estatística e otimização, desenvolvendo modelos matemáticos complexos.
- Cientista de Dados Técnico: Focado no desenvolvimento e implementação de soluções de software para tratamento de dados e produtos de machine learning.
- Cientista de Dados Pesquisador: Atua em universidades e institutos de pesquisa, desenvolvendo algoritmos e escrevendo artigos científicos.
3. Competências e Habilidades do Bacharel em Ciência de Dados e Inteligência Artificial
Competências Gerais
- Expressão escrita e oral clara.
- Trabalho em equipes multidisciplinares.
- Compreensão e utilização de novas ideias e tecnologias para resolver problemas.
- Capacidade de aprendizagem continuada.
- Formulação e resolução de problemas com rigor lógico-científico.
- Conhecimento de questões contemporâneas.
- Educação ampla para entender o impacto das soluções encontradas em contextos globais e sociais.
- Participação em programas de formação continuada e em programas de pós-graduação.
Competências Específicas
- Estabelecer relações entre matemática, estatística, computação e outras áreas.
- Desenvolver a competência de modelagem de contextos e fenômenos socioeconômicos.
- Conhecer ecossistemas tecnológicos para tratamento de grandes massas de dados.
- Entender, formular e refinar questões apropriadas.
- Obter, modelar e explorar dados.
- Processar dados e realizar análises necessárias.
- Comunicar conhecimento relevante e apoiar o desenvolvimento de soluções baseadas nos resultados.
Habilidades Necessárias
- Comunicação eficaz, postura crítica e raciocínio lógico e abstrato.
- Coleta, armazenamento e gerenciamento de dados, incluindo limpeza e transformação.
- Pensamento computacional e estatístico para desenvolver soluções algorítmicas e modelos preditivos.
- Fundamentos sólidos em modelagem matemática, álgebra linear e cálculo.
- Habilidades sociais e tecnológicas para direcionar ou agregar resultados em soluções que atendam às demandas originais.
4. Campo de Atuação
Os egressos do curso de Bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial podem seguir carreiras em diversas vertentes:
Profissionais Multi-setoriais
- Segundo Setor: Indústrias que tomam decisões baseadas em dados (automobilístico, energético, mecatrônico, aviação, etc.).
- Terceiro Setor: Empresas de serviços especializados (varejo, comércio eletrônico, mercado financeiro e fintechs, inteligência de negócios, etc.).
- Quarto Setor: Tecnologias de última geração (internet das coisas, sistemas inteligentes, interação humano-computador, etc.).
Informações obtidas no PPP do curso disponível no SIGAA
Fluxograma
| P1 | P2 | P3 | P4 | P5 | P6 | P7 | P8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cálc. Vetorial Geom. Analítica 04c - 60 h | Introdução à Álgebra Linear 04c - 60 h | Cálculo Diferencial e Integral III 04c - 60 h | Métodos Numéricos I 04c - 60 h | Equações Dif. Ordinárias 04c - 60 h | Métodos Matemáticos I 04c - 60 h | Empreendedorismo 04c - 60 h | TCC 04c - 60 h |
| Cálculo Diferencial e Integral I 04c - 60 h | Cálculo Diferencial e Integral II 04c - 60 h | Álgebra Linear Computacional 04c - 60 h | Pesquisa Operacional 04c - 60 h | Otimização Não-Linear 04c - 60 h | Engenharia de Software 04c - 60 h | Visualização de Dados 04c - 60 h | Big Data 04c - 60 h |
| Introdução à Programação 04c - 60 h | Matemática Discreta 04c - 60 h | Estrutura de Dados 04c - 60 h | Banco de Dados I 04c - 60 h | Análise e Projeto de Algoritmos 04c - 60 h | Aprendizado Profundo 04c - 60 h | Inteligência Computacional 04c - 60 h | Estágio Supervisionado 20c - 300 h |
| Introdução ao Computador 04c - 60 h | Programação Estruturada 04c - 60 h | Progr. Orientada a Objetos 04c - 60 h | Intr. à Inteligência Artificial 04c - 60 h | Teoria dos Grafos Aplicada 04c - 60 h | Análise Mult. e Aprendizado Não Supervisionado 04c - 60 h | Mineração Estatísticas de Dados 04c - 60 h | Optativa VI 04c - 60 h |
| Metodologia do Trabalho Científico 03c - 45 h | Introdução à Ciência de Dados 04c - 60 h | Teoria das Probabilidades 04c - 60 h | Inferência Estatística 04c - 60 h | Aprendizagem de Máquina 04c - 60 h | Computadores e Sociedade 04c - 60 h | Optativa IV 04c - 60 h | |
| Pesquisa Aplicada à Ciência de Dados 03c - 45 h | |||||||
| Optativa I 04c - 60 h | Optativa II 04c - 60 h | Optativa III 04c - 60 h | Optativa V 04c - 60 h | ||||
| 19c - 285 h | 20c - 300 h | 23c - 345 h | 24c - 360 h | 28c - 420 h | 24c - 360 h | 32c - 480 h |
Composição Curricular
1. Conteúdos Básicos Profissionais
1.1 Conteúdos Básicos
Esses conteúdos são fundamentais para a formação dos alunos em ciência de dados e inteligência artificial, proporcionando uma base sólida nas principais áreas do conhecimento necessário para a prática profissional.
1.2 Conteúdos Profissionais
Os conteúdos profissionais são voltados para o aprofundamento técnico e prático nas disciplinas específicas de ciência de dados e inteligência artificial, permitindo aos alunos desenvolver habilidades aplicáveis diretamente no mercado de trabalho.
1.3 Estágios Supervisionados
O estágio supervisionado é uma parte crucial do currículo, onde os alunos aplicam os conhecimentos adquiridos em situações reais, sob a supervisão de profissionais experientes, totalizando 300 horas-aula (20 créditos).
Carga Horária e Créditos:
| Categoria | Carga Horária (h) | Créditos | % do Total |
|---|---|---|---|
| Conteúdos Básicos | 900 | 60 | 30,0% |
| Conteúdos Profissionais | 1080 | 72 | 36,0% |
| Estágios Supervisionados | 300 | 20 | 10,0% |
| Total Conteúdos Básicos Profissionais | 2280 | 152 | 76,0% |
2. Conteúdos Complementares/Específicos
2.1 Conteúdos Complementares Obrigatórios
Esses conteúdos incluem disciplinas e atividades que complementam a formação básica e profissional, sendo obrigatórios para todos os alunos.
2.2 Conteúdos Complementares Optativos
Esses conteúdos permitem aos alunos escolher disciplinas de acordo com seus interesses específicos, proporcionando flexibilidade no currículo.
2.3 Conteúdos Complementares Flexíveis
Conteúdos flexíveis incluem atividades diversas como iniciação à pesquisa, monitoria, participação em eventos e elaboração de trabalho de conclusão de curso (TCC), oferecendo uma formação ampla e diversificada.
Carga Horária e Créditos:
| Categoria | Carga Horária (h) | Créditos | % do Total |
|---|---|---|---|
| Conteúdos Complementares Obrigatórios | 210 | 14 | 7,0% |
| Conteúdos Complementares Optativos | 360 | 24 | 12,0% |
| Conteúdos Complementares Flexíveis | 150 | 10 | 5,0% |
| Total Conteúdos Complementares/Específicos | 720 | 48 | 24,0% |
Total Geral
| Categoria | Carga Horária (h) | Créditos | % do Total |
|---|---|---|---|
| Total Geral | 3000 | 200 | 100,0% |
Cada crédito equivale a 15 horas-aula.
Modalidades de Componentes Curriculares
Disciplinas
As disciplinas constituem a principal modalidade de componentes curriculares, cobrindo uma ampla gama de tópicos necessários para a formação em ciência de dados e inteligência artificial.
Atividades
Incluem atividades de iniciação à pesquisa e/ou extensão, monitoria, participação em eventos e a elaboração do trabalho de conclusão de curso (TCC).
Estágios
O estágio supervisionado, incluído nos conteúdos básicos profissionais, é essencial para a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos.