Breve Introdução
Objetivos
Spatial Data Science é um corpo metodológico que integra os métodos de ”Data Science” – Machine Learning, Artificial Inteligence, com metodologias de análise espacial como os SIGs (Sistemas de Informação Geográfica), Geoestatística e Detecção Remota para compreender, caracterizar e gerir os “Spatial Data”.
- “Spatial Data”, têm padrões espaciais estruturados, que devem obrigatoriamente ser tomados em conta nas aplicações das metodologias de Data Science: imagens de deteção remota de recursos naturais, clima, estruturas urbanas, geofísica do oceano, subsolo; dados de ciências sociais, economia e saúde pública.
- Os métodos de Spatial Data Science são parte essencial do “core business” de empresas como a Google, Uber, Amazon.
- O objetivo deste Minor consiste em fornecer aos alunos formação complementar para a aplicação de métodos de “Data Science”, a grandes conjunto de dados espacialmente estruturados, “Spatial Data”, nas áreas dos recursos naturais, saúde ambiental, urbanismo, clima, economia, ambiente e oceanografia.
Áreas Científicas envolvidas no Minor
Local onde o Minor será ministrado
Responsável
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Amilcar Soares Departamento de Engenharia Civil, Arquitectura e Georrecursos (DECivil) asoares@tecnico.ulisboa.pt |
Condições de Acesso e Seleção
O Minor deverá ficar limitado numa fase inicial a 30 aluno devido a restrições materiais ou humanas e caso seja necessário, os alunos serão selecionados com base na média final da licenciatura.
Plano de Estudos (18 ECTS)
Parcerias e Colaborações
Este Minor tem origem em duas décadas de atividade de I&D na área da Ciência de Dados Espaciais do CERENA em projetos com empresas privadas de tratamento de imagem de satélite e deteção remota, energia e recursos naturais (Critical Software, DEIMOS, PARTEX, GALP Energy, TOTAL, IFP Énergies nouvelles, SOMINCOR, Almina, DUG,) e entidades públicas ligadas ao meio ambiente, saúde e florestas. Mais recentemente, a cooperação em I&D em Ciência de Dados Espaciais aprofundou-se com a Direção Geral da Saúde, o Instituto Ricardo Jorge e com investigadores do INESC ‐ ID e LARSYS do IST, na caracterização do risco da pandemia COVID 19.
Informação Adicional
Destinatários
Alunos de todos os mestrados do Técnico: Alunos com background de “Data Science” (Engª Ciências dos Dados, Engª Informática, Electricidade, Matemáticas Aplicadas) que pretendem complementar a sua formação em Spatial data Science, adquirindo valências de análise de dados espaciais; alunos de todos os outros mestrados (Engª Aeroespacial, Engª Ambiente, Engª e Gestão de Energia, Engª Civil, Engª Gestão Industrial, Engª Química) que, com o minor de Spatial Data Science, aquirem um conjunto de instrumentos complementares importantes para compreenderem e gerirem os Spatial Data dos seus domínios de aplicação.
Coordenadores
A informação contida nesta página é da responsabilidade da equipa de coordenação do curso.