Acreditações
Propinas UE (2025/2026)
Propinas fora da UE (2025/2026)
O programa consiste em 2 semestres e meio de componente letiva e 1 semestre e meio para a preparação e realização da dissertação.
No 1.º ano, os estudantes têm disciplinas de cada uma das áreas científicas do curso (Ciências e Tecnologias da Programação, Sistemas de Informação, Multimédia, Inteligência Artificial e Segurança) e podem optar por diferentes especializações. No 2.º ano, grande parte da carga horária será para a preparação da dissertação, havendo ainda, no 1.º semestre, algumas unidades curriculares obrigatórias e de especialização.
Aos estudantes que obtenham aproveitamento em todas as unidades curriculares do primeiro ano é atribuído o Diploma de Estudos Pós-Graduados de 2.º ciclo em Engenharia Informática.
Duração e carga horária prevista
4 semestres, num total de 120 ECTS. O curso está planeado para uma ocupação a tempo-inteiro. Recomenda-se aos alunos que pretendem fazer o curso a par com outra ocupação que considerem a possibilidade de uma inscrição a tempo-parcial.
Plano de Estudos para 2025/2026
| Unidades curriculares | Créditos | |
|---|---|---|
| 1º Ano | ||
|
Ética Profissional, Computação e Sociedade
6.0 ECTS
|
||
|
Segurança em Redes e Sistemas de Informação
6.0 ECTS
|
||
|
Programação Avançada
6.0 ECTS
|
||
|
Introdução à Aprendizagem Automática
6.0 ECTS
|
||
|
Experiência do Utilizador e Visualização de Informação
6.0 ECTS
|
||
|
Arquitetura e Desenho de Software
6.0 ECTS
|
||
|
Gestão de Sistemas de Informação
6.0 ECTS
|
||
|
Gestão do Conhecimento e Cultura Organizacional
6.0 ECTS
|
||
| 2º Ano | ||
|
Projeto de Investigação e Desenvolvimento em Engenharia
12.0 ECTS
|
||
|
Dissertação em Engenharia Informática
30.0 ECTS
|
||
|
Trabalho de Projeto em Engenharia Informática
30.0 ECTS
|
Ética Profissional, Computação e Sociedade
OA1. Desenvolver capacidades de reflexão sobre o impacto das TICs na sociedade, avaliando possíveis respostas a esses questionamentos e formas de os abordar técnica e eticamente.
OA2. Pensar de forma crítica acerca do impacto da introdução de uma dada tecnologia ou produto. Irá essa tecnologia aumentar/degradar a qualidade de vida? Qual será o impacto nos indivíduos, grupos e organizações?
OA3. Identificar valores e normas que acompanham o dia-a-dia das atividades de profissionais da informática, conhecendo, debatendo e familiarizando-se com boas práticas, códigos deontológicos de corpos profissionais e quadros legais.
OA4. Conhecer ou discutir abordagens de desenvolvimento de tecnologias e de software que procurem alinhar as tecnologias com valores definidos e princípios éticos que dão prioridade ao bem-estar humano.
1·Ética, computação, sociedade: Especificidade das questões éticas nas TICs; Direitos humanos na era digital.
2·Responsabilidade na engenharia: Responsabilidade ativa e passiva; Contexto do desenvolvimento tecnológico.
3·Ética normativa: Valores, normas e virtudes; Ética utilitarista, deontológica, das virtudes; argumentação normativa.
4·Ética aplicada à computação: Métodos de apoio à decisão e estudo de caso.
5·Privacidade e proteção de dados pessoais: O RGPD e a respetiva Lei de Execução.
6·Propriedade intelectual e industrial: Direitos de autor; proteção jurídica de programas de computador; patentes.
7·Inteligência artificial, princípios éticos; a proposta de regulamento de IA da UE.
A avaliação em 1º época é ao longo do semestre ou por exame.
A avaliação em 2ª época é apenas por exame.
Se o aluno optar por avaliação ao longo do semestre, esta inclui:
Trab. em grupo: 60%
Teste escrito individual: 38%
Assiduidade/participação: 2%
Ambos o trabalho em grupo e o teste escrito têm nota mínima de 7 valores.
Para o aluno obter 100% na componente de assiduidade tem que frequentar um mínimo de 70% das aulas.
Ethics, Technology, and Engineering: An Introduction. Ibo van de Poel, Lamber Royakkers, Wiley-Blackwell, 2011.
Bynum, Terrell Ward, and Simon Rogerson, (2004), Computer Ethics and Professional Responsibility: Introductory Text and Readings. Oxford: Blackwell, 2004.
Cordeiro, A.B.N (2020). Direito da Proteção de Dados à luz do RGPD e da Lei n.º 58/2019, Edições Almedina.
- Ética para engenheiros, Arménio Rego e Jorge Braga, 2017 (edição atualizada), Lidel Edições Técnicas.
- Reforma de 2018 das regras de proteção de dados da UE, Regulamentos e orientações da Comissão Europeia, https://ec.europa.eu/commission/priorities/justice-and-fundamental-rights/data-protection/2018-reform-eu-data-protection-rules_pt
- Regulamento Inteligência Artificial: Proposta de 2019 do regulamento do parlamento europeu e do conselho que estabelece regras harmonizadas em matéria de Inteligência Artificial e altera determinados atos legislativos da União, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206
- A gift of fire : social, legal, and ethical issues for computing technology / Sara Baase, 2013, 4th ed.
- The Handbook on European data protection law, 2018 edition, http://fra.europa.eu/en/publication/2018/handbook-european-data-protection-law-2018-edition
- Floridi, Luciano, editor (2010). The Cambridge handbook of information and computer ethics. Cambridge University Press.
- Ethically Aligned Design, First Edition, Delivering ‘A Vision for Prioritizing Human Well-being with Autonomous and Intelligent Systems’, 2019, The IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems
- Dignum, Virginila (2019). Responsible Artificial Intelligence, how to develop and use AI in a Responsible Way, Virginia Dignum, Springer.
- Smith, BC (1996). Limits of correctness in computers. In Computerization and controversy (2nd ed.), pp. 810-825, Academic Press, Inc. Orlando, FL, USA (C).
- Tavani, Hermani (2004). Ethics and Technology: Ethical Issues in Information and Communication Technology. New York: John Wiley & Sons.
- Saltz, J.S., Dewar, N. (2019). Data science ethical considerations: a systematic literature review and proposed project framework. Ethics Inf Technol 21.
- Outros textos ou artigos a indicar pelo docente ao longo do semestre.
Segurança em Redes e Sistemas de Informação
No final da UC, o aluno deverá estar apto a:
1. Conseguir perceber e determinar o ambiente de segurança em sistemas de informação;
2. Compreender e definir políticas de controlo de acessos;
3. Perceber e aplicar alguns controlos e normas de segurança;
4. Oferecer aconselhamento em termos de segurança de informação e de redes;
5. Desenvolver e aplicar planos e políticas de segurança;
6. Rever e aconselhar algumas operações de segurança;
7. Conceber planos que garantam a continuidade e resiliência de negócios;
8. Compreender e explicar o papel da criptografia e privacidade de dados na segurança de informação;
9. Estabelecer políticas e procedimentos para gerir incidentes de segurança;
10. Compreender os problemas do desenvolvimento de software e os aspectos de segurança dos mesmos.
1. Introdução à Segurança de Informação
2. Aspetos Legais, Regulamentares, Éticos e Profissionais da Segurança de Informação
3. Planeamento da Segurança de Informação
4. Gestão de ativos e do Risco em Segurança de Informação
5. Segurança de Redes Digitais
6. Privacidade de Dados
7. Criptografia
8. Arquitetura e Engenharia da Segurança de Informação
9. Gestão de Identidades e Controlos de Acesso
10. Avaliação e Testes de Segurança em Aplicações e no Desenvolvimento de Software
Avaliação ao longo do semestre:
- Realização de um conjunto de exercícios e projetos práticos com atividades em grupo (50%) ao longo do semestre
- Realização de duas avaliações intercalares individuais (50%), [nota mínima de 6 valores para cada um dos testes]. A primeira avaliação ocorre a meio do semestre e outro na data da primeira época.
A frequência de um número mínimo de aulas não é obrigatória na avaliação ao longo do semestre.
Avaliação por exame:
Para os estudantes que optem por este processo ou para os reprovarem no processo de avaliação ao longo do semestre, com 3 épocas nos termos do RGACC.
Peterson, Larry L., Davie, Bruce S. (2022). Computer networks : a systems approach (6th ed). Cambridge : Morgan Kaufmann, ISBN: 9780128182000
Stallings, William (2014) Cryptography and network security : principles and practice 6th ed. Publicação: Harlow : Pearson Education, ISBN: 9780273793359
Andress, J. (2014). The Basics of Information Security: Understanding the Fundamentals of InfoSec in Theory and Practice. Syngress.
Kim, D., Solomon, M. (2016). Fundamentals of Information Systems Security. Jones & Bartlett Learning.
Stallings, W., & Tahiliani, M. P. (2014). Cryptography and network security: principles and practice. London: Pearson.
Gordon, A. (Ed.). (2015). Official (isc) 2 Guide to the CISSP Cbk. CRC Press.
Stewart, J. M., Chapple, M., & Gibson, D. (2012). CISSP: Certified Information Systems Security Professional Study Guide. John Wiley & Sons.
Conjunto de artigos, páginas web e textos que complementam a informação bibliográfica da unidade curricular, e que serão fornecidos pela equipa docente.
Anderson, R. J. (2010). Security engineering: a guide to building dependable distributed systems. John Wiley & Sons.
Whitman, M., & Mattord, H. (2013). Management of information security. Nelson Education.
Whitman, M., Mattord, H. (2017). Principles of Information Security. Course Technology.
Katz, J., & Lindell, Y. (2014). Introduction to modern cryptography. CRC press.
Buchmann, J. A., Karatsiolis, E., & Wiesmaier, A. (2013). Introduction to public key infrastructures. Springer Science & Business Media.
Zúquete, A. (2018). Segurança em redes informáticas. FCA-Editora de Informática.
Correia, M. P., & Sousa, P. J. (2015). Segurança no software. Lisboa: FCA.
Stuttard, D., & Pinto, M. (2011). The web application hacker's handbook: finding and exploiting security flaws. John Wiley & Sons.
Sullivan, B., & Liu, V. (2011). Web application security, a beginner's guide. McGraw-Hill Education Group.
Schneier, B. (2007). Applied cryptography: protocols, algorithms, and source code in C. john wiley & sons.
Saraiva, D. A. F., Leithardt, V. R. Q., de Paula, D., Sales Mendes, A., González, G. V., & Crocker, P. (2019). PRISEC: Comparison of Symmetric Key Algorithms for IoT Devices. Sensors, 19(19), 4312. https://doi.org/10.3390/s19194312
Fábio Pereira, Paul Crocker, Valderi R.Q. Leithardt, (2022), PADRES: Tool for PrivAcy, Data REgulation and Security, Elsevier SoftwareX, ISSN 2352-7110, https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100895
Programação Avançada
Após a conclusão desta unidade curricular o estudante deverá ficar apto a:
OA1. Conhecer os fundamentos de programação funcional
OA2. Aplicar mecanismos de meta-programação
OA3. Desenhar APIs (application programming interfaces)
OA4. Desenvolver software reutilizável
CP1. Introdução à linguagem Kotlin
CP2. Meta-programação e anotações
CP3. Padrões de desenho para extensibilidade
CP4. Sistemas baseados em plugins
Avaliação Periódica:
- Quizzes em tempo de aula (20%)
- Avaliação intermédia de projeto (20%), durante o período letivo
- Projeto (60%), com entrega e discussão durante o período de avaliação (época de exames)
Para aprovação à UC é exigida uma assiduidade mínima às aulas efetivamente lecionadas de 50%.
A realização de Projeto é única forma de avaliação, não existe a possibilidade de avaliação por Exame. A avaliação em Época Especial consiste na entrega e discussão do Projeto, sendo obrigatório que o mesmo tenha sido iniciado e acompanhado pelo docente durante o período letivo.
André L. Santos, Livro digital de apoio (Kotlin, padrões de desenho), 2021.
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides. Design Patterns. Elements of Reusable Object-Oriented Software, Addison-Wesley, 1995.
Joshua Bloch, Effective Java (3ª edição), 2017.
Dmitry Jemerov and Svetlana Isakova, Kotlin in Action, Manning, 2017.
David Farley, Modern Software Engineering: Doing What Works to Build Better Software Faster, Addison-Wesley, 2021.
Introdução à Aprendizagem Automática
No final da UC o aluno deverá ser capaz de:
OA1. Identificar os principais marcos históricos da disciplina;
OA2. Conhecer as relações com outras disciplinas;
OA3. Enumerar e reconhecer algumas das aplicações;
OA4. Caracterizar as principais famílias de algoritmos usados em Aprendizagem Automática;
OA5. Compreender e explicar os fundamentos e o funcionamento de um algoritmo que exemplifique: aprendizagem supervisionada (simbólica e sub-simbólica), não supervisionada, por reforço e algoritmos de procura.
OA6. Saber explicar em detalhe o funcionamento de um dos algoritmos estudados.
OA7. Implementar um algoritmo de aprendizagem automática e/ou usá-lo num problema não trivial.
CP1. Nota histórica sobre a Aprendizagem Automática. Relação com outras disciplinas. Principais aplicações.
CP2. Problemas e tipos de aprendizagem;
CP3. Aprendizagem Não Supervisionada;
CP4. Aprendizagem Supervisionada (simbólica e sub-simbólica);
CP5. Aprendizagem por Reforço;
CP6. Métodos de procura e Algoritmos Genéticos;
CP7. Preparação de dados, validação de resultados;
CP8. Técnicas de aceleração de algoritmos de AA.
CP9. Implementação de algoritmo de AA
Apenas é possível obter aprovação a esta UC por avaliação ao longo do semestre, não contemplando a modalidade de avaliação por exame.
Elementos de avaliação:
- 4 exercícios práticos, código e relatório, em grupos de 2 elementos (10% cada) durante o período letivo com discussão presencial;
- 1 teste (20%), durante o período letivo;
- projeto de grupo (40%) que inclui um relatório, código e apresentação oral
A avaliação em época especial será composta pelo projeto realizado individualmente e, tal como nas outras épocas, a entregar uma semana antes da época especial e um teste escrito que substitui a componente dos exercícios práticos e mini-testes. Os pesos destes elementos de avaliação são os mesmos indicados anteriormente.
A assiduidade não é usada como critério de avaliação ou reprovação.
Ethem Alpaydin, Introduction to Machine Learning, Fourth Edition, 2020, https://mitpress.mit.edu/9780262043793/introduction-to-machine-learning/
- Tom Mitchell, Machine Learning, 1997, http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html
- Simon Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Third Edition, 2009, https://cours.etsmtl.ca/sys843/REFS/Books/ebook_Haykin09.pdf
- R. Duda and P. Hart, Pattern Classification and Scene Analysis., 1973, https://www.amazon.com/Pattern-Classification-Scene-Analysis-Richard/dp/0471223611
Experiência do Utilizador e Visualização de Informação
OA1: Investigar as necessidades dos utilizadores e as implicações da modalidade e da conduta social para interação e experiência.
OA2: Analisar a interação multimodal, grupos de utilizadores, suas comunicações, atividades e contextos de uso em relação à multimédia.
OA3: Desenhar diferentes modalidades de input, multimédia de output e o conteúdo interativo para atrair uma audiência.
OA4: Criar e refletir sobre a prática de design crítico.
OA5: Conhecer os princípios fundamentais de visualização de dados para uma comunicação eficaz.
OA6: Desenhar interfaces analíticas para sistemas de business intelligence e de apoio à decisão
OA7: Saber comparar e criticar diferentes interfaces analíticas.
OA8: Implementar interações pessoa-máquina inovadoras adaptadas a diferentes contextos
OA9: Saber analisar e quantificar a usabilidade de interfaces e a experiência do utilizador.
CP1: Introdução aos contextos de interação em interfaces pessoa-máquina
Experiência, relação e comunicação com o utilizador
Análise das necessidades dos utilizadores
CP2: Desenho de Experiências de utilizador
Design participativo
Desenhar Experiências Móveis e Ambientes Inteligentes
Desenhar para vários canais
Desenhar para a participação
Uso criativo do storyboard
CP3: Os desafios da visualização de informação nas interfaces pessoa-máquina
Num contexto alargado de comunicação de informação
No contexto dos sistemas de Business Intelligence e apoio à decisão
CP4: Princípios fundamentais de visualização de dados
CP5: Desenho de interfaces analíticas para a tomada de decisão
Reporting
Dashboards
CP6: Conceitos chave de storytelling
CP7: Prototipagem de interfaces de pessoa-máquina
CP8: Avaliação da usabilidade e experiência do utilizador
avaliação formativa;
avaliação da interação móvel
heurísticas de usabilidade.
O aluno dispõe de dois métodos de avaliação: avaliação ao longo do semestre e avaliação por exame (para 100% da nota). Dado o carácter prático desta UC, recomenda-se o método de avaliação ao longo do semestre que inclui o desenvolvimento de um trabalho prático.
A avaliação ao longo do semestre é composta pelas seguintes componentes:
- Projeto (em grupo) (45%): inclui a entrega de um relatório, protótipo final e vídeo.
- Apresentação e discussão do projeto (45%), com nota individual.
- Exercício de visualização de dados (em grupo): 10%
Critérios de elegibilidade para a avaliação ao longo do semestre: assiduidade às aulas mínima de 60% (30% user experience e 30% data visualisation).
Nota mínima de 10 em todas as componentes. Os grupos de trabalho são de 3 a 4 elementos. Dado o elevado número de alunos, não há possibilidade de realização de projetos individuais.
O projeto tem duas entregas parciais vinculativas para continuar em avaliação ao longo do semestre. A primeira entrega (tipicamente na semana 7) contempla a versão inicial da user research, com a definição dos questionários a realizar aos utilizadores. A segunda entrega (tipicamente na semana 11) inclui a versão completa da user research, com a análise dos dados dos questionários aos utilizadores. Cada grupo receberá feedback informal e formativo para permitir melhorar a qualidade do projeto final. Quem não realizar as duas entregas parciais passa a ser avaliado por exame.
As orais para a apresentação e discussão do projeto e do exercício de visualização de dados serão realizadas via Zoom, numa data a combinar com cada grupo. As notas das orais são individuais e é obrigatória a presença na oral de todos os elementos do grupo.
Alternativamente o aluno pode ser avaliado por um exame final que vale 100% da nota, em 1ª época, 2ª época e época especial de avaliação.
- Allen, J., Chudley,J. Smashing (2012) UX Design: Foundations for Designing Online User Experiences, Wiley
- Preece, J., Rogers, Y., and Sharp, H., (2007) - Interaction Design: Beyond HCI. Wiley
- Caddick, R, Cable, S. (2011) Communicating the user experience: a practical guide for useful UX documentation. Wiley
- Saffer, D. (2009) Designing for Interaction: Creating Innovative Applications and Devices. New Riders
- Norman, D. (2013) The Design of Everyday Things (revised and expanded edition). Basic Books
- Meirelles, I. (2013). Design for Information. Rockport Publishers.
- Nussbaumer Knaflic, C. (2015) Storytelling with data. Wiley
- Nussbaumer Knaflic, C. (2019) Storytelling with data: let’s practice! Wiley
- Wexler, S., Shaffer, J., and Cotgreave, A. (2017) The Big Book of Dashboards: Visualizing Your Data Using Real-World Business PCenarios. Wiley
- Cairo, A. (2016). The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication. New Riders.
- ISO/IEC 9241-11. (1998). Ergonomic requirements for office work with visual display terminals (VDT) - Part 11: Guidance on usability. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization.
- ISO/IEC 9241-210. (2015). Ergonomics of human-system interaction - Part 210: Human-centred design for interactive systems. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization.
- Nielsen, J. (1993). Usability Engineering. Morgan Kaufmann.
- Shneiderman, B. (1992). Designing the user interface strategies for effective human-computer interaction. 2nd Ed. Massachusetts: Addison-Wesley.
- Shneiderman, B. (1996). The eyes have it: a task by data type taxonomy for information visualizations. In Proceedings of the 1996 IEEE Symposium on Visual Languages (pp. 336-343).
- Evergreen, S. (2016). Effective Data Visualization: The Right Chart for the Right Data. SAGE Publications Ltd.
- Lima, M. (2017) The Book of Circles: Visualizing Spheres of Knowledge. Princeton Architectural Press. New York.
- Ware, C. (2012). Information Visualization: Perception for Design (3rd ed.), Morgan Kaufmann
- Garret, J.J. (2011). The elements of user experience: user-centered design for the Web and beyond. 2nd Ed. Berkeley, CA: New Riders.
- Rogers, Y., Sharp, H., & Preece, J. (2013). Interaction design: beyond human-computer interaction. 3rd edition. John Wiley & Sons.
Arquitetura e Desenho de Software
Após a conclusão desta unidade curricular o estudante deverá ficar apto a:
OA1. Conhecer as condicionantes técnicas, sociais e de negócio que determinam a escolha das arquiteturas de software.
OA2. Identificar as principais características de um modelo de qualidade para arquiteturas.
OA3. Descrever arquiteturas usando uma notação adequada para o efeito.
OA4. Reconhecer os principais estilos arquiteturais dos sistemas de software.
OA5. Propor alternativas arquiteturais para um problema e discutir a sua adequação.
CP1. O que é e porque é importante a arquitetura de software
CP2. Atributos de qualidade do software (v.g. disponibilidade, interoperabilidade, modificabilidade, desempenho, testabilidade)
CP3. Padrões e táticas arquiteturais
CP4. Modelação e análise de atributos de qualidade
CP5. Arquitetura em projetos ágeis
CP6. Arquitetura e requisitos
CP7. Desenho da arquitetura
CP8. Documentação da arquitetura
CP9. Arquitetura, implementação e testes
CP10. Reconstrução e conformidade da arquitetura
CP11. Avaliação da Arquitetura
CP12. Arquitetura e linhas de produto de software
A natureza prática desta UC e a necessidade em que a avaliação de conhecimentos se faça essencialmente através da capacidade dos estudantes em aplicar os conhecimentos na conceção, desenho, implementação, validação, verificação, implantação, manutenção e evolução de um projeto de software, leva a que o método de avaliação adotado seja o de avaliação baseada em projeto.
Em 1ª época ou época normal, avaliação ao longo do semestre, sem obrigação de assiduidade mínima, com 3 momentos de avaliação do projeto em grupo:
- Apresentação de progresso a meio do semestre com peso de 20% na nota final da UC;
- Relatório final do projeto com peso de 15% e software entregue com peso de 35% na nota final da UC;
- Apresentação final com peso de 10% e discussão com peso de 10% na nota final da UC.
A avaliação é feita com base no desempenho e contributo individual de cada elemento do grupo.
Ou avaliação no final do semestre (1ª época), por projecto individual com 2 momentos de avaliação:
- Relatório do projeto com peso de 20% e software entregue com peso de 45% na nota final da UC;
- Apresentação do trabalho com peso de 10% e discussão com peso de 15% na nota final da UC.
Em 2ª época, melhoria de nota ou época especial (nos termos do RGACC), avaliação por projeto individual, disponibilizado aos estudantes que o solicitarem:
- Relatório do projeto com peso de 20% na nota final da UC;
- Software entregue com peso de 45% na nota final da UC;
- Apresentação do trabalho com peso de 10% na nota final da UC;
- Discussão do trabalho com peso de 15% na nota final da UC.
Todas as épocas de avaliação contemplam uma componente de avaliação realizada na plataforma de eLearning, com peso de 10% (2 valores em 20) na nota final da UC.
Todas as componentes de avaliação, em todas as épocas de avaliação, têm nota mínima de 9,5 valores (em 20).
Gamma, E., Helm, R., Johnson, R., & Vlissides, J. (1994). Design patterns. Boston, MA: Addison Wesley.
Fowler, M. (2012). Patterns of Enterprise Application Architecture. Addison-Wesley Educational.
Bass, L., Kazman, R., & Clements, P. (2021). Software Architecture in Practice. Addison-Wesley Educational.
Selected readings and tutorials made available in the eLearning platform throughout the semester.
Richardson, C. (2019). Microservice patterns. New York, NY: Manning Publications.
Richards, M., & Ford, N. (2020). Fundamentals of software architecture. Sebastopol, CA: O’Reilly Media.
Gestão de Sistemas de Informação
A Unidade Curricular (UC) de Gestão de Sistemas de Informação (GSI) pretende promover o conhecimento, o planeamento, o desenvolvimento e a exploração de Sistemas de Informação, em diferentes perspetivas, permitindo a cada aluno ter o “seu percurso” no conteúdo programático. Desta forma cada aluno terá obtido um conjunto de conhecimentos diferenciado, suportado no Programa e capaz de suportar os objetivos de aprendizagem a seguir identificados.
ProgramaI. Gestão e Gestão de SIs na Empresa
a. Gerir a organização e gerir os Sistemas e Tecnologias de Informação (STI)
b. Preocupações dos Gestores de STIs
c. Impacto dos STIs nas Organizações
II. Planeamento de Sistemas e Tecnologias de Informação
a. Estratégia de STI nas Organizações
b. Visão de Negócio pelos STIs
c. Alinhar estratégia de STIs com a estratégia de Negócio
III. Desenvolver Sistemas e Tecnologias de Informação
a. Conceito de Arquitetura em STI
b. Frameworks e Modelos de Referência para STI
c. Gestão de Informação e Gestão do Conhecimento
IV. Explorar Sistemas e Tecnologias de Informação
a. Gestão de Projetos
b. Telecomunicações, a Internet e tecnologias wireless
c. Segurança de SI
Avaliação Contínua:
1. Trabalho de Grupo – 70% da nota final
Apresentação em sala 20% (nota mín 9,5 val.)
Relatório Final – submissão em Moodle 50% (nota mín 9,5 val.)
2. Trabalho Individual – 30% da nota final
Resumo de capítulo em formato de investigação 20% (nota mín 9,5 val.)
Nota: uma entrega por aluno (de um dos quatro capítulos) – submissão em Moodle de pdf de suporte
Intervenção em sala por pitch de 5minutos 10% (nota mín 9,5 val.)
Nota: um pitch por aluno – submissão em Moodle de pdf de suporte
Avaliação por Exame:
Exame 1ª Época, 2ª Época, e Época Especial (alternativa às anteriores)
Prova Escrita (50%) + Relatório de Caso (50%) – enunciado a fornecer pelo professor e a submeter em Moodle
Bach, S. O. (2001). A Gestão dos Sistemas de Informação, Centro Atlântico.
Laudon, K., & Laudon, J. (2021). Management Information Systems: managing the digital firm (17th Edition). Pearson Education.
Santos, A. J. R. (2008). Gestão Estratégica: conceitos, modelos e instrumentos, Escolar Editora.
Elia, S., Giuffrida, M., Mariani, M. M., & Bresciani, S. (2021). Resources and digital export: An RBV perspective on the role of digital technologies and capabilities in cross-border e-commerce. Journal of Business Research, 132, 158?169. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.010
Saberi, S., Kouhizadeh, M., Sarkis, J., & Shen, L. (2019). Blockchain technology and its relationships to sustainable supply chain management. International Journal of Production Research, 57(7), 2117?2135. https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1533261
Gestão do Conhecimento e Cultura Organizacional
O1.Compreender os princípios da gestão;
O2.Compreender a evolução histórica da gestão;
O3.Compreender a complexidade do mercado actual;
O4. Compreender os conceitos básicos da gestão do conhecimento
O5. Compreender a aprendizagem organizacional enquanto disciplina do conhecimento
O6. Compreender a importância da cultura organizacional para a melhoria do desempenho organizacional.
1. Princípios básicos de gestão
2. Evolução histórica da gestão
3. Complexidade do mercado actual
4. Gestão do conhecimento
5. Aprendizagem organizacional
6. Cultural organizacional
7. Gestão do conhecimento e inovação.
OPÇÃO 1:
Avaliação ao longo do semestre lectivo:
1.Participação nas aulas - 20%
-Assiduidade e pontualidade.
-Intervenção e participação nas aulas.
-Resposta a questões em aula.
2.Teste - 80%
Os alunos deverão obter uma classificação mínima de 7,50 valores no teste.
OPÇÃO 2:
Exame no final do semestre - 100%
A aprovação é obtida com uma classificação de 10 valores ou superior.
Schein, E. H. (2004). Organizational culture and leadership. London: The Jossey-Bass Business.
Nonaka, I.; Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press.
Hofstede, G. (1991). Culture and Organizations: Software of the Mind. London: McGraw-Hill.
Fernandes, A. (2007). Tipologia da aprendizagem organizacional: Teorias e Práticas. Lisboa: Livros Horizonte.
Davenport, T.; Prusak, L. (1998). Working Knowledge. Cambridge, MA: Harvard Business School Press.
Chesbrough, H., (2003). Open Innovation - The New imperative for creating and profiting from technology. MA: Harvard Business School Press
Bartol, K. e Martin, D. (1998). Management (3ª Ed.). Boston, MA: McGraw-Hill.
Argyris, C.; Schon (1978). Organizational Learning: A Theory of Action Perspective. Reading: Addison-Wesley.
Nonaka, Ikujiro, & Hirotaka Takeuchi. 1995. The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. New York, NY: Oxford University Press.
Hofstede, Geert. (2001) Culture's Consequences : Comparing Values, Behaviors, Institutions, and Organizations across Nations. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
Iskandar, K., Jambar, M., Kosala, R. & Prabowo, H. (2017). Current Issue of Knowledge Management System for Future Research: A Systematic Literature Review. Procedia Computer Science 116 (2017) 68-80
Ferreira, M. P., Santos, J. C., Reis, N. & Marques, T., (2010) Gestão Empresarial. Lisboa: Editora LIDEL.
Donnely, J. (2000) Administração: Princípios de Gestão Empresarial. 10ª Ed., Lisboa: McGraw Hill.
Davenport, Thomas H., & Lawrence Prusak (1998) Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Cambridge, MA: Harvard Business School Press.
workers . Boston, MA : Harvard Business School Press .
Davenport , T. (2005) Thinking for a living, how to get better performance and results from knowledge
Dalkir, K. (2011) Knowledge Management in Theory and Practice. Cambridge, Massachusetts: the MIT Press.
Optativas recomendadas
São recomendadas um conjunto de Unidades Curriculares (UCs) consideradas mais adequadas para estudantes do Mestrado em Engenharia Informática (MEI).
As UCs recomendadas encontram-se abaixo organizadas em diferentes áreas temáticas:
Aplicações Interativas e Jogos
1.º ano, 2.º semestre :
2.º ano, 1.º semestre :
Ciência de Dados Computacional
1.º ano, 2.º semestre :
2.º ano, 1.º semestre :
- Aprendizagem Profunda para Visão por Computador
- Aplicações de Sistemas Integrados de Apoio à Decisão
- Fundamentos de Ciência de Dados
- Text Mining
Sistemas Inteligentes
1.º ano, 2.º semestre:
- Inteligência Computacional e Otimização
- Algoritmos para Big Data
- Introdução à Análise Difusa
- Processamento Computacional da Língua
2.º ano, 1.º semestre:
- Aprendizagem Profunda para Visão por Computador
- Sensores e Atuadores Inteligentes Para a Internet das Coisas
- Aprendizagem Automática Avançada
Cibersegurança
1.º ano, 2.º semestre:
2.º ano, 1.º semestre:
Tecnologias de Transformação Digital
- Blockchain
- Gestão de Processos de Negócio
- Aprendizagem Profunda para Visão por Computador
- Tecnologias e Sistemas Cloud
- Laboratório de Internet das Coisas
Internet das Coisas
- Blockchain
- Arquiteturas de Comunicação Para a Internet das Coisas
- Algoritmos para Big Data
- Sensores e Atuadores Inteligentes Para a Internet das Coisas
- Laboratório de Internet das Coisas
Relembramos que a abertura das UC está sujeita à escolha das UC por um número suficiente de estudantes. É importante também ter em consideração que há limitações ao número de inscritos por UC.
Objetivos
- Sistematizar e solidificar os conhecimentos nas áreas-base da Informática (Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Inteligência Artificial, Redes de Computadores e Multimédia);
- Especializar os conhecimentos numa área através da escolha de conjuntos de disciplinas optativas aconselhadas para cada especialização;
- Fomentar no aluno a criação das capacidades não-técnicas necessárias à maioria dos trabalhos atuais na área (leitura, escrita, apresentação, direção e planeamento);
- Permitir a criação de uma cultura interdisciplinar, quer pela frequência de disciplinas de outras áreas, quer pelo contacto com alunos e docentes das várias escolas do ISCTE.
Em particular é expectável que um Mestre em Engenharia Informática seja capaz:
- de desempenhar tarefas de gestão de equipas multidisciplinares e multiculturais;
- de elaborar a especificação, conceção e desenvolvimento de projetos e produtos multimédia, garantindo de forma integrada a gestão das expectativas dos clientes e dos utilizadores finais;
- de elaborar a especificação, conceção e desenvolvimento de projetos e produtos de realidade mista e aumentada, garantindo de forma integrada a gestão das expectativas dos clientes e dos utilizadores finais;
- de elaborar a especificação, conceção e desenvolvimento de projetos interativos aplicados a domínios como a saúde, educação, entretenimentos, etc. ;
- de desenvolver mecanismos de controlo da qualidade do projeto/produto em etapas sucessivas de testes e validação técnica e funcional;
- de gerir as competências necessárias para lidar e acomodar a mudança e a reação organizacional a essa mudança, com utilização das TIs;
- de especificar, conceber e desenvolver sistemas que contemplem o conhecimento, e o apliquem de modo a gerar mais valia no seu contexto empresarial, sem esquecer o importante impacto da cultura organizacional em que se enquadram;
- de identificar, desenhar e implementar as soluções técnicas para as necessidades de gestão de conhecimento;
- de propor processos/models organizacionais que contribuam de maneira suave mas efetiva para a gestão de conhecimento.
Estes objetivos de aprendizagem são operacionalizados através dos objetivos específicos de cada unidade curricular, devidamente especificados na respetiva FUC, e com uma correspondência direta com pelo menos um dos objetivos de aprendizagem do curso. A medição do seu grau de cumprimento é realizada em cada unidade curricular, na respetiva FUC, da qual constam as metodologias de avaliação utilizadas em cada objetivo específico.
Dissertação / Trabalho de Projeto
Os alunos de mestrado realizam uma dissertação no 2.º ano curricular do seu plano de estudos (42 ECTS). Esta dissertação poderá ser integrada num contexto empresarial ou ter um cariz académico.
Em qualquer dos casos os alunos deverão conduzir um projecto que contemple não só a aplicação dos conceitos adquiridos durante a sua formação, mas também a integração de técnicas e de saberes, de modo a realizar um trabalho inovador no campo da ciência da computação.
As dissertações podem ser realizadas no seio do ISCTE-IUL ou em outras instituições, através da participação em projectos de investigação e desenvolvimento, tipicamente realizadas em parceria com empresas e centros de investigação. Neste domínio, destacam-se o Instituto de Telecomunicações (IT) e a ISTAR-IUL.
O âmbito de projectos onde é possível estagiar inclui áreas de investigação básica e/ou aplicada, tais como Sistemas de Informação, Multimédia e Gestão do Conhecimento, Realidade Virtual e Aumentada, Interacção Homem-Máquina, Codificação de Imagem e Audio, Redes Digitais, Computação Móvel, Sistemas Operativos, Sistemas de Código Aberto, Segurança Informática, Computação Grid, Comércio Electrónico, Modelação e Simulação Computacional (incluindo simulação de sistemas sócio-económicos complexos), Inteligência Artificial, Sistemas e Agentes Inteligentes, e Ciências e Tecnologias da Programação, entre outras.