Escola Superior de Ciências Aplicadas
Ciência e Análise de Dados
Candidaturas abertas
Propinas e formato de estudo
Ano letivo: 2026/27
Períodos e datas de candidatura
- 2026/2027 Ön BaşvuruCandidaturas abertas1 de janeiro de 2026 — 31 de agosto de 2027
Pacote de informação do curso
A descrição do curso e os resultados de aprendizagem do pacote oficial de informação da universidade.
A descrição do curso e os resultados de aprendizagem foram traduzidos automaticamente do original turco. A versão oficial está no pacote de informação da universidade; os nomes das secções mantêm a redação original em turco.
Descrição do curso
Criação
O Departamento de Ciência e Análise de Dados foi criado em 2025 e prossegue as suas atividades no âmbito da Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu. O departamento admitirá os seus primeiros estudantes no ano letivo de 2025-2026.
Grau atribuído
Grau: Diploma de Licenciatura em Ciência e Análise de Dados
Nível da qualificação (ciclo curto, licenciatura, mestrado, doutoramento)
Grau de Licenciatura (Nível 6 do QEQ-LLL)
Condições de admissão e inscrição
Cidadãos da República da Turquia: O programa admite estudantes através de colocação central de acordo com o tipo de pontuação SAY. Os estudantes colocados no programa pelo ÖSYM devem efetuar a matrícula definitiva nas datas de matrícula anunciadas, cumprindo as suas obrigações financeiras, Cidadãos estrangeiros: Os estudantes de nacionalidade estrangeira são admitidos de acordo com os critérios definidos pelo Senado da Universidade. Consulte, por favor, a página web correspondente: Transferência: Um estudante que tenha iniciado os seus estudos num programa equivalente no país ou no estrangeiro pode candidatar-se a transferência. A admissão do estudante é analisada antes do início do semestre, tendo em conta as condições de cada estudante e o grau a que se candidata, e é avaliada individualmente. Consulte, por favor, a legislação aplicável. Nişantaşı Üniversitesi Önlisans ve Lisans Öğretimi Yatay Geçiş Yönergesi: Yükseköğretim Kurumlarında Önlisans ve Lisans Düzeyindeki Programlar Arasında Geçiş, Çift Anadal, Yan Dal İle Kurumlar Arası Kredi Transferi Yapılması Esaslarına İlişkin Yönetmelik: Estudantes de intercâmbio: Os estudantes provenientes do país e do estrangeiro no âmbito de programas de intercâmbio de estudantes aprovados pela Universidade e cujo quadro foi definido por um acordo podem frequentar as unidades curriculares ministradas no programa.
Regras de reconhecimento de aprendizagem anterior (formal, não formal e informal)
As aprendizagens e os conhecimentos prévios dos estudantes podem ser reconhecidos em conformidade com a «Diretriz da İstanbul Nişantaşı Üniversitesi relativa aos Princípios de Reconhecimento de Qualificações Previamente Adquiridas, Equivalência de Disciplinas e Adaptação Curricular», podendo, nesse sentido, ser concedida dispensa de disciplinas consideradas necessárias.
Requisitos e regras da qualificação
As condições e regras de qualificação são as descritas na secção «Condições de graduação».
Perfil do curso
O que é a Ciência e Análise de Dados? A Ciência e Análise de Dados é uma área interdisciplinar que visa analisar grandes conjuntos de dados, extrair desses dados informações significativas e utilizar essas informações nos processos de tomada de decisão estratégica. Este departamento oferece aos estudantes uma formação abrangente em recolha, processamento e análise de dados e na criação de modelos preditivos com base nesses dados. Em suma, ensina a obter «insights valiosos» através do processamento de dados em bruto. Conteúdo Formativo e Disciplinas O departamento de Ciência e Análise de Dados abrange disciplinas de um amplo espetro. Os estudantes adquirem conhecimentos aprofundados em áreas como estatística, mineração de dados, aprendizagem automática, inteligência artificial, programação, visualização de dados e tecnologias de big data. Além disso, temas como segurança de dados e ética são também uma parte importante da formação.
Perfis profissionais dos diplomados (com exemplos)
Os licenciados do departamento de Ciência e Análise de Dados dispõem de um amplo leque de oportunidades de emprego em muitos setores diferentes. Desempenham um papel ativo nos processos de recolha, limpeza, análise e reporte de dados. As principais posições são as seguintes: - Cientista de Dados: Realiza descobertas orientadas por informação, descreve e classifica a situação atual e desenvolve modelos preditivos sobre o futuro. - Analista de Dados: Analisa e interpreta os dados da empresa e, ao reportá-los, ajuda à tomada de decisões corretas. - Analista de Negócios: Compreende os processos e as necessidades de negócio e apresenta soluções baseadas em dados. - Engenheiro de Aprendizagem Automática: Desenvolve e aplica algoritmos de aprendizagem automática. - Especialista em Inteligência Artificial: Trabalha no design e desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. Nestas posições, existe a oportunidade de fazer carreira em diversos setores como banca, saúde, comércio eletrónico, telecomunicações, produção, finanças e marketing.
Acesso a estudos superiores
Os diplomados de bachelor's degree podem candidatar-se aos programas de master's degree e de doctorate adequados.
Exames, avaliação e classificação
No início do semestre, para que os estudantes inscritos na disciplina em questão possam realizar o exame de final de semestre, é necessário que tenham frequentado pelo menos 70% das aulas teóricas e pelo menos 80% das aulas práticas. Os estudantes são submetidos a um exame intercalar e a um exame de final de semestre para cada disciplina. A contribuição do exame intercalar (podem também ser consideradas para avaliação as pontuações obtidas em instrumentos de medição como trabalhos de casa, exames de laboratório, questionários, etc., como nota de exame intercalar) para a nota de aproveitamento é de 40%, e a contribuição do exame de final de semestre é de 60%. Regulamento de Ensino, Aprendizagem e Avaliação de Graus de Associado e de Licenciatura da Nişantaşı Üniversitesi: Diretiva do Sistema de Exames e Avaliação de Aproveitamento: Diretiva de Ensino-Aprendizagem e Exames do Departamento de Línguas Estrangeiras da Nişantaşı Üniversitesi: Diretiva de Ensino-Aprendizagem e Exames do Centro de Aplicação e Investigação de Ensino de Turco (Nişantaşı Tömer) da Nişantaşı Üniversitesi:
Requisitos de graduação
Para que os estudantes possam obter o direito à graduação, é necessário que tenham concluído com aproveitamento todas as disciplinas constantes do plano de estudos (correspondentes a um total de pelo menos 240 ECTS) e que a média geral ponderada no momento da graduação seja de pelo menos 2,00 numa escala de 4,00. Para a graduação, o estudante deve também ter concluído com aproveitamento o estágio ou o projeto final. Consulte os regulamentos e diretivas aplicáveis. Regulamento de Ensino, Aprendizagem e Avaliação de Graus de Associado e de Licenciatura da Nişantaşı Üniversitesi: Diretiva de Práticas Profissionais em Contexto Laboral (İMU) no 8.º Semestre da Nişantaşı Üniversitesi: Diretiva da Nişantaşı Üniversitesi relativa à Emissão de Diplomas, Suplementos ao Diploma e Outros Documentos:
Regime de estudo (tempo integral, ensino eletrónico)
Tempo integral
Endereço e contactos (diretor do curso, coordenador ECTS/DS)
Chefe do Departamento: Doç. Dr. Hatice Nazan Çağlar contacto: hatice.caglar@nisantasi.edu.tr Telefone: +90(212)2101010 Endereço: Neotech Kampüs, Maslak Mah., Taşyoncası Sok. No: 1V e No: 1Y, 34398 Sarıyer/İstanbul
Infraestruturas do departamento
Biblioteca, laboratórios de informática, salas de aula totalmente equipadas
Resultados de aprendizagem
- Possui conhecimentos fundamentais de matemática, estatística e ciências da computação.
- Adquire os conhecimentos teóricos fundamentais relacionados com a ciência e a análise de dados.
- Conhece os conceitos fundamentais relativos à inteligência artificial, à aprendizagem automática e aos métodos de aprendizagem profunda.
- Executa de forma eficaz os processos de recolha, limpeza, análise e interpretação de dados.
- É capaz de trabalhar com grandes volumes de dados utilizando sistemas de gestão de bases de dados.
- Desenvolve sistemas de apoio à decisão aplicando técnicas de aprendizagem automática e modelação estatística.
- É capaz de utilizar linguagens de programação e ferramentas de desenvolvimento de software em projetos de ciência de dados.
- Assume responsabilidades em projetos de ciência de dados, individualmente ou em equipas multidisciplinares.
- Adquire competências de comunicação oral e escrita; é capaz de transmitir informação técnica de forma clara.
- Possui competências básicas de comunicação em turco e inglês; é capaz de acompanhar a literatura da área.
- É capaz de utilizar de forma eficaz as ferramentas, os softwares e as tecnologias atuais relacionadas com a sua área.
Resultados de aprendizagem e Quadro Turco de Qualificações (TYYÇ)
Cada linha é um ponto do Quadro Turco de Qualificações; os números ao lado são os resultados do curso que o cumprem.
CONHECIMENTO
- 1
Possui conhecimentos teóricos e práticos de nível avançado, de modo a privilegiar a abordagem científica, apoiados em manuais, instrumentos e equipamentos de aplicação e outros recursos que incluam informações atualizadas na sua área.
Resultados de aprendizagem1 · 2 · 3 · 4 · 5 · 6 · 7 · 9 · 11
COMPETÊNCIA
- 1
Utiliza os conhecimentos teóricos e práticos de nível avançado adquiridos na sua área.
Resultados de aprendizagem1 · 2 · 3 · 4 · 5 · 6 · 7 · 8 · 11 - 2
Ser capaz de interpretar e avaliar dados, identificar problemas, analisar e desenvolver propostas de solução baseadas em investigações e evidências, utilizando os conhecimentos e competências de nível avançado adquiridos na sua área.
Resultados de aprendizagem2 · 4 · 5 · 6 · 7 · 8 · 11
COMPETÊNCIAS (Competência para Trabalhar de Forma Autónoma e Assumir Responsabilidades)
- 1
Executa de forma independente um trabalho de nível avançado na sua área.
Resultados de aprendizagem5 · 8 · 9 · 11 - 2
Assume responsabilidade, individualmente e como membro de equipa, para resolver problemas complexos e imprevistos encontrados nas aplicações relacionadas com a sua área.
Resultados de aprendizagem8 · 9 · 10 - 3
Planeia e gere atividades orientadas para o desenvolvimento dos trabalhadores sob a sua responsabilidade no âmbito de um projeto.
Resultados de aprendizagem8 · 9 · 10
COMPETÊNCIAS (Competência de Aprendizagem)
- 1
Avalia com uma abordagem crítica os conhecimentos e as competências de nível avançado adquiridos na sua área.
Resultados de aprendizagem3 · 5 · 6 - 2
Identifica as necessidades de aprendizagem e orienta a sua aprendizagem.
Resultados de aprendizagem1 · 10 - 3
Desenvolve uma atitude positiva em relação à aprendizagem ao longo da vida.
Resultados de aprendizagem1
COMPETÊNCIAS (Competência de Comunicação e Social)
- 1
Capacidade de informar as pessoas e instituições relevantes sobre questões relacionadas com a sua área; de transmitir por escrito e oralmente as suas ideias e propostas de solução para os problemas.
Resultados de aprendizagem8 · 9 · 10 - 2
Capacidade de partilhar com especialistas e não especialistas as suas ideias e propostas de solução para os problemas relacionados com a sua área, apoiando-as com dados quantitativos e qualitativos.
Resultados de aprendizagem8 · 9 - 3
Capacidade de organizar e implementar projetos e atividades para o ambiente social em que se insere, com consciência de responsabilidade social
Resultados de aprendizagem8 - 4
Capacidade de acompanhar informações na sua área e de comunicar com os colegas utilizando uma língua estrangeira, pelo menos ao Nível B1 do Quadro Europeu Comum de Referência para as Línguas
Resultados de aprendizagem10 - 5
Capacidade de utilizar tecnologias de informação e comunicação, juntamente com software informático, pelo menos ao nível avançado da Licença Europeia de Competências Informáticas exigido pela área
Resultados de aprendizagem10
COMPETÊNCIAS (Competência Específica da Área)
- 1
Agir em conformidade com os valores sociais, científicos, culturais e éticos nas fases de recolha, interpretação, aplicação e divulgação dos resultados dos dados relativos à área
Resultados de aprendizagem4 · 5 · 6 · 7 · 11 - 2
Possuir consciência suficiente sobre a universalidade dos direitos sociais, a justiça social, a cultura da qualidade e a proteção dos valores culturais, bem como sobre a proteção do ambiente, a saúde e a segurança no trabalho
Resultados de aprendizagem5 · 6 · 7 · 8 · 9 · 11