Mestrado em Matemática Aplicada e Estatística

Foco no 1º Ano: Matemática Aplicada e Estatística

Este primeiro ano de Mestrado oferece um vasto leque de cursos básicos e mais especializados em matemática aplicada. Isto permite aos alunos construir um currículo personalizado e adaptado aos seus projetos académicos e profissionais nas seguintes áreas:

• Estatística, finanças e ciência atuarial
• Modelação, probabilidade e inteligência artificial
• Otimização
• Sinal, computação e aprendizagem automática
• Análise numérica e EDP

Para a conclusão do Mestrado, os alunos do 1º ano podem ingressar nos seguintes programas de 2º ano:

• 2º Ano de Mestrado - Estatística, Finanças e Ciências Actuariais
• 2º Ano de Mestrado - Modelação Matemática
• 2º ano de Mestrado - Estatística, Finanças e Ciências Actuariais
• 2º Ano de Mestrado — Probabilidades e Finanças

Foco no 2º ano de especialização em Estatística, Finanças e Ciências Actuariais

Os modelos estocásticos são utilizados intensivamente em instituições financeiras e seguradoras. Além das especificações do modelo, métodos estatísticos precisos são cruciais para a estimativa, calibração e previsão. Esta tendência foi recentemente acentuada pela ascensão da ciência de dados e do machine learning.

O programa de Mestrado em Estatística, Finanças e Ciências Actuariais visa formar especialistas de alto nível nas áreas da modelação aleatória e da gestão de risco para responder às necessidades de todo o tipo de instituições financeiras. Para atingir este objectivo ambicioso, é necessário um elevado nível de probabilidades e estatísticas. O currículo é organizado em torno de cursos principais em séries temporais, aprendizagem automática, gestão de riscos, ciência atuarial e finanças matemáticas.

Foco no 2º ano de especialização em Data Science

A exploração do imenso volume de dados atual requer técnicas matemáticas sofisticadas, que formam a base do Data Science. Esta transição dos dados para o conhecimento traz muitos desafios que exigem uma abordagem interdisciplinar. A Ciência dos Dados depende fortemente do processamento estatístico da informação: estatística matemática, estatística numérica, aprendizagem estatística e aprendizagem automática.

Utiliza-se uma vasta gama de métodos de aprendizagem e estatística matemática e numérica, desde a análise de dados exploratórios até técnicas sofisticadas de inferência (modelos gráficos hierárquicos) e classificação ou regressão (deep learning, suporte vectorial machine). Para serem evoluídos em grande escala, estes métodos requerem o domínio dos mecanismos de distribuição de dados e de cálculos em larga escala. A matemática aplicada (análise funcional, análise numérica, otimização convexa e não convexa) desempenha também um papel essencial.

2º Ano: Outras especializações

• Modelação Matemática
• Probabilidades e Finanças

Carreira

Os alunos da especialização em estatística, finanças e ciência atuarial estarão equipados para seguir uma carreira que exija modelação aleatória e gestão de riscos para todos os tipos de instituições financeiras, incluindo bancos, seguradoras, gestoras de ativos e fundos de cobertura.

Os alunos da especialização em Data Science são ansiosamente aguardados no mercado de trabalho global.