Nome	ECTS	Breve conteúdo programático
Estatística Aplicada em Ciências e Engenharia	7.5	1) Uniformização dos conhecimentos básicos (análise e interpretação dos dados; tópicos de análise de dados com o R; intervalos de confiança, testes de hipóteses; correlação e regressão linear simples) 2) Regressão linear múltipla. 3) Análise de variância. 4) Análise em componentes principais.
Desenho e Análise de Algoritmos	7.5	Complexidade algorítmica: análise assintótica, recorrências, análise amortizada, classes de complexidade P, NP e co-NP. Algoritmos de grafos: tipos de grafos, algoritmos elementares, cobertura mínima, caminhos mais curtos, problemas de fluxo. Estruturas de dados: árvores de pesquisa binária, red-black e B; conjuntos disjuntos. Programação dinâmica e algoritmos ávidos.
Métodos Numéricos e Simulação Computacional	7.5	Resolução de sistemas de equações lineares (métodos directos e iterativos); Resolução numérica de sistemas de equações diferencias ordinárias (Euler, Runge-Kutta, diferenças finitas); Resolução numérica de sistemas de equações em derivadas parciais (diferenças finitas, métodos de Galerkin, FFTs); Equações de advecção-difusão (Crank-Nicholson, Leap-frog) Análise de estabilidade, consistência e convergência de esquemas numéricos Simulação: conceitos e questões fundamentais. Simulação de números pseudo-aleatórios com distribuição uniforme e não uniforme. Métodos de Monte Carlo. Integração de Monte Carlo. Diagnóstico de convergência e redução de variância. Métodos de Monte Carlo em inferência estatística. Métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC).
Modelação Matemática	7.5	1.Formulação de Modelos Matemáticos 2.Modelos Compartimentais. Modelação discreta (equações às diferenças) e contínua (com ODE's). 3.Modelação contínua com PDE's. Equações de balanço e continuidade. 4.Difusão. Propagação e transporte. Ondas e vibrações. 5.Leis de Conservação.
Optimização (+info)	7.5	Programação Linear. Geometria da Programação Linear Método simplex, dualidade; sensibilidade e análise de pós-optimização. Métodos de ponto interior. Problemas em rede Programação Inteira Programação Dinâmica
Processos Estocásticos e Aplicações	7.5	1.Conceitos básicos. Distribuições de probabilidade multivariadas - distribuições conjuntas, marginais e condicionais. Função característica. Sequências de variáveis aleatórias. Convergência estocástica. 2.Introdução aos processos estocásticos: conceitos e descrição nos domínios do tempo e da frequência. Caracterização e descrição de 2ª ordem. Classes de processos estocásticos. Estacionariedade. Continuidade, derivação e integração de processos estocásticos. Função de densidade espectral, densidade espectral cruzada e coerência. Ergodicidade e estimação. 3.Estudo e simulação de diversos modelos de processos estocásticos: processo de Poisson, Gausseano, passeio aleatório, processo de Wiener e movimento Browniano. 4.Transformações por sistemas lineares. Processos ARMA. Modulação. Sistemas lineares óptimos. Aplicações. 5.Processos de Markov. Cadeias de Markov. Processos de nascimento e morte e sua aplicação à teoria de filas de espera. Processos pontuais: processos renewal.
Seminário de Modelação Matemática e Simulação (+info)	2.5	Análise, modelação, discussão e simulação em laboratório de “estudos de caso” apresentados por alunos, professores e entidades externas ligadas às várias actividades económicas e de investigação em que a Matemática desempenha um papel crucial.

Está ainda previsto o funcionamento de um módulo sobre Técnicas de Comunicação (Soft Skills), em moldes idênticos ao que funcionou em 2010-2011, com 8 sessões de 3 horas cada.
Os tópicos previstos são os seguintes:
1. Comunicação Eficaz: Modelo da Assertividade/Responsividade
2. A importância da comunicação no contexto organizacional. Tipos de comunicação
3. Como falar para uma audiência (recorrer ao role-playing e respectiva análise.)