Proposta Curricular

Estrutura Curricular

Para obtenção do título de Mestre em Ciência da Computação, os discentes do Programa precisam obter 24 créditos em disciplinas, sendo, no mínimo, nove créditos de disciplinas do núcleo básico e os demais podem ser complementados com disciplinas do núcleo específico. Os discentes também precisam cursar as disciplinas Seminário para Dissertação e Pesquisa para Dissertação, ambas sem atribuição de créditos, mas obrigatórias. Na disciplina Seminário para Dissertação os discentes apresentam a proposta de dissertação devendo essa ser aprovada por Banca Examinadora. Os discentes cursam a disciplina Pesquisa para Dissertação, uma vez já tendo sua proposta aprovada, para elaboração e defesa da sua dissertação. No caso de estudantes bolsistas, é obrigatório o cumprimento da disciplina Estágio de Docência. O curso é organizado em regime trimestral. As informações acima constam na norma do Programa.

Cabe ressaltar o compromisso do PPCIC em formar egressos em Computação com competências de Ciência de Dados. A Ciência de Dados pode ser entendida como uma evolução de áreas multidisciplinares que incorporam Ciência da Computação, Modelagem e Estatística de modo a extrair conhecimento a partir do processamento de grandes volumes de dados (MDS 2015). Neste contexto, constitui-se um desafio técnico-científico em computação o estudo metódico para a extração generalizada e em escala de conhecimento relevante a partir de uma imensa massa de dados, em geral dinâmicos (Jagadish et al. 2014).

Nesse ambiente altamente multidisciplinar com aplicações em áreas tão distintas, emerge o grande desafio comum às aplicações nessas tão diversas áreas de se identificar os princípios, métodos e técnicas computacionais fundamentais para o gerenciamento e análise de grandes volumes de dados (Jacobs 2009; Lazer et al. 2014).

Especificamente, identificamos duas linhas de pesquisa principais cujo amadurecimento julgamos conduzir rumo à consolidação de Cientista da Computação com formação sólida de Ciência de Dados em um horizonte de alguns anos de pesquisa e desenvolvimento: (i) Algoritmos, Otimização e Modelagem Computacional e (ii) Gerência de Dados Aplicações, as quais estão detalhadas na página do Programa (http://eic.cefet-rj.br/ppcic/index.php/linhas-de-pesquisa/).

Disciplinas do Programa

Considerando-se o perfil de egresso, o Programa visa formar recursos humanos altamente qualificados e servir de alicerce para a sua projeção na sociedade do conhecimento, o curso de mestrado do PPCIC oferece aos alunos um leque de disciplinas da computação articulada com as linhas de pesquisa do Programa promovendo uma formação abrangente e atual. Durante a formulação da estrutura curricular do PPCIC, comparamos a nossa proposta aos 23 maiores programas de mestrado em Ciência de Dados dos Estados Unidos (MDS 2015). Ademais, na formulação das disciplinas, procuramos não utilizar termos do momento, como BigData e Map-Reduce. Preferimos adotar o arcabouço teórico correspondente, como Gerência de Dados em Larga Escala e Computação Paralela e Distribuída, respectivamente.

Na página do Programa (http://eic.cefet-rj.br/ppcic/index.php/disciplinas/) são apresentadas as disciplinas oferecidas, identificando as que são do Núcleo Básico e aquelas do Núcleo Específico. Cabe ressaltar que a oferta das disciplinas por trimestre é planejada e divulgada ao final do ano anterior, o que viabiliza que os alunos possam se planejar quanto as disciplinas a serem cursadas.

Experiências Inovadoras de Formação

O PPCIC utiliza tecnologias educacionais no Programa de Mestrado. Seus materiais didáticos são primordial e preferencialmente acessados por meio da Plataforma Moodle. Através da plataforma, os alunos têm acesso a materiais de apoio, submetem trabalhos e interagem entre si e os docentes. As salas de aula foram recentemente equipadas com quadros interativos com recursos para os docentes.

Ademais, há um planejamento de maior interação entre a graduação e pós-graduação por meio da disciplina da graduação denominada de Prática de Pesquisa Aplicada. Nesta disciplina, os alunos de mestrado podem realizar a Prática em Docência formulando temas periféricos à sua pesquisa de mestrado que serão desenvolvidos por grupos de alunos ao longo da disciplina e que poderão ser utilizados como temas de trabalho de conclusão de curso da graduação. Estas iniciativas são muito positivas pois geram uma maior sinergia entre graduação e pós-graduação, despertam mais rapidamente a vocação de trabalho colaborativo em Pesquisa & Desenvolvimento nos alunos de mestrado e, ao mesmo tempo, o interesse dos alunos de graduação em melhorar a sua formação ao decidir fazer o mestrado.

Outra característica inovadora está nos Seminários Semanais de Pesquisa. Tais seminários tem por objetivo estimular os discentes do PPCIC na sua capacidade de organizar as suas pesquisas e expor suas ideias. Os seminários ocorrem ao longo de cada trimestre letivo, tendo a participação dos discentes matriculados do segundo trimestre do curso em diante. Nos seminários os discentes apresentam: (i) artigos aceitos para publicação em conferências, para fins de prévia/ensaio; (ii) artigos confeccionados ao longo de alguma disciplina cursada no trimestre anterior; (iii) um relato sobre a evolução da sua pesquisa. Através de tais apresentações, os discentes obtêm feedback sobre seus trabalhos e apresentações, auxiliando no seu desenvolvimento acadêmico.

Os Seminários Semanais de Pesquisa são integrados à disciplina de Metodologia Científica em Computação. Assim, discentes recém-ingressos no curso têm a oportunidade de observar na prática os conceitos explorados na disciplina, bem como conhecer as pesquisas em andamento por outros discentes e permitir uma maior integração entre os mesmos.

Destaca-se também a participação dos alunos de graduação nos seminários, como atividade complementar à sua formação, por meio do cômputo de horas obrigatórias. Tal participação é importante, permitindo uma maior integração destes com os discentes do PPCIC. Junto com a disciplina de Prática de Pesquisa Aplicada, os seminários representam mais um estímulo para os alunos de graduação a seguirem no mestrado.