Antes de detalharmos os conteúdos específicos do curso de Bacharelado em Ciência de Dados e o que ele tem em comum com outros cursos afins, é importante ressaltar que todos os cursos de Computação na UFMG possuem uma sólida base em algoritmos, programação, lógica e teoria da computação, bancos de dados, sistemas computacionais (hardware e software), e engenharia de software, além de matemática (cálculo, álgebra e combinatória).

O Bacharelado em Ciência de Dados se distingue dos demais cursos, em termos de conteúdos obrigatórios, pelas disciplinas em aprendizado de máquina (um ramo da Inteligência Artificial), Engenharia de Dados (que compreende os processos e as técnicas de coleta, preparação e tratamento de dados), e fundamentos de Probabilidade e Inferência. O BCD possui ainda conteúdos que são comuns a outros cursos afins, nominalmente, aprofundamento e algoritmos e inteligência artificial (Ciência da Computação), fundamentos matemáticos de Ciência de Dados (Matemática Computacional), software e aplicações de Ciência de Dados (Sistemas de Informação) e estatística computacional (Estatística).

Finalmente, é importante ressaltar que, à semelhança dos demais cursos de Computação na UFMG, é possível ao aluno do Bacharelado em Ciência de Dados se aprofundar em diversas áreas através de disciplinas optativas, como Bioinformática, Cibersegurança, Jogos Digitais, Sistemas de Apoio à Decisão, Computação Social e Aprendizado de Máquina, entre outras.

A seleção para as vagas do curso ocorre por meio do Sistema de Seleção Unificada (Sisu), que utiliza notas do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem). Além do ingresso via Enem, é possível ingressar no curso via transferência, obtenção de novo título ou reopção. Tais modalidades de ingresso são previstas no Regulamento da UFMG, no capítulo Processos Seletivos.

Perfil do Profissional Egresso

O curso de Bacharelado em Ciência de Dados visa a formação de profissionais capazes de “pensar com dados”, com competência teórica,  técnica, e metodológica, e experiência prática para lidar com as mais variadas situações e domínios de aplicação. Em linhas gerais, o egresso deve ser capaz de (i) entender, formular e refinar as questões apropriadas; (ii) obter, modelar e explorar os dados relacionados; (iii) processar os dados e realizar as análises necessárias; (iv) obter e comunicar o conhecimento relevante; (v) apoiar o desenvolvimento e implantação de soluções com base nos resultados atingidos;  e (vi) entender e atender aspectos éticos e sociais relacionados à sua atuação. Para isso, deve apresentar as seguintes habilidades e competências:

1. Ter sólida formação nas áreas de Computação, Matemática e Estatística, que permita a aplicação de conceitos dessas áreas em tarefas de Ciência de Dados.
2. Utilizar efetivamente técnicas computacionais, matemáticas e estatísticas para, de forma analítica, avaliar a factibilidade e, quando factível, extrair conhecimento dos dados disponíveis, que permita realizar descobertas em diferentes domínios de aplicação, de forma a apoiar o processo de tomada de decisão.
3. Empregar os princípios de Tecnologia de Informação e Comunicação (TIC) para pesquisar, projetar, implementar e avaliar novas abordagens e técnicas para construção de ferramentas de análise de dados.
4. Ser capaz de realizar experimentos utilizando diferentes infra estruturas, que apoiem a gestão e o manuseio eficiente de dados, estruturados e não estruturados, durante o ciclo de vida dos dados.
5. Definir e implementar estratégias de gestão de dados para curadoria, coleta, integração, armazenamento, visualização, preservação e disponibilização destes para futuro processamento.
6. Gerenciar projetos interdisciplinares que incluam as diversas etapas do ciclo de vida dos dados.
7. Identificar novos desafios, necessidades, oportunidades de negócios e desenvolver soluções inovadoras.
8. Investigar, compreender e estruturar as características de domínios de aplicação em diversos contextos que levem em consideração questões ambientais, éticas, sociais, legais e econômicas;
9. Trabalhar de forma individual e colaborativa, com profissionais da mesma área ou de diferentes áreas.
10. Seguir os princípios de uma Ciência de Dados justa, transparente, sem viés e respeitando a privacidade, atendendo aos requisitos da legislação de proteção aos dados em vigor.
11. Ter uma visão crítica e criativa na identificação e resolução de problemas contribuindo para o desenvolvimento da área.
12. Atuar de forma empreendedora, abrangente e cooperativa no atendimento às demandas ambientais, sociais e econômicas da região onde atua, do Brasil e do mundo.
13. Utilizar racionalmente os recursos disponíveis de forma transdisciplinar.
14. Conseguir atuar em um mundo globalizado do trabalho, buscando o domínio de idiomas estrangeiros, em particular o idioma inglês.

Para atender essas habilidades e competências ao longo do curso, o egresso deverá passar por várias experiências de uso do conhecimento adquirido em múltiplos contextos organizacionais e sociais. 

Com uma formação sólida, o profissional formado no curso está apto a trabalhar em empresas  de setores diversos, em órgãos públicos e do terceiro setor, além de IES e em institutos de pesquisa.

Percursos Curriculares

Núcleo Específico (NE): A formação específica em Ciência de Dados pode ser dividida em três áreas: formação básica, formação tecnológica e formação humanística.

Núcleo Complementar (NC): De acordo com as diretrizes curriculares, as atividades acadêmicas do núcleo complementar na formação do profissional de Ciência de Dados devem cobrir preferencialmente áreas da ciência comportamental, ciência da decisão, sociologia, economia, contabilidade e teoria geral dos sistemas, de tal forma que os egressos do curso possam compreender com profundidade tomada de decisão baseada em dados e modelos.

Núcleo Avançado (NA): Como atividades acadêmicas curriculares do núcleo avançado em Ciência de Dados, o estudante poderá cursar disciplinas dos programas de pós-graduação em Ciência da Computação ou Estatística. Ao aluno é facultado cursar disciplinas de outros programas de pós-graduação, desde que aprovadas pelo colegiado. Já existem pós-graduações bem estabelecidas nas duas áreas fundamentais do curso (Ciência da Computação e Estatística). Ao colegiado dos diferentes programas de pós-graduação é facultada a possibilidade de aprovar créditos de alunos aceitos no programa que tenham cursado disciplinas de formação avançada.

Núcleo Geral (NG): No contexto das diretrizes curriculares, a formação livre pode contribuir tanto para a formação humanística do egresso como em ampliar a sua formação complementar, além de permitir a obtenção de habilidades e competências em outras áreas.