OBJETIVO
O curso Especialização em Ciência de Dados Aplicada possui como principal objetivo a capacitação de profissionais na compreensão dos aspectos teóricos e práticos que compreendem a área de ciência de dados. Tais aspectos abarcando processos como coleta de dados, armazenamento, pré-processamento, processamento (análises/mineração) e visualização, técnicas essas essenciais para instrumentar os profissionais que atuam na área de Ciência de Dados. Além disso, é objetivo do curso permitir que os alunos desenvolvam habilidades na solução de problemas e conheçam o gerenciamento do ciclo de vida de grandes volumes de dados.
O curso Especialização em Ciência de Dados Aplicada possui como principal objetivo a capacitação de profissionais na compreensão dos aspectos teóricos e práticos que compreendem a área de ciência de dados. Tais aspectos abarcando processos como coleta de dados, armazenamento, pré-processamento, processamento (análises/mineração) e visualização, técnicas essas essenciais para instrumentar os profissionais que atuam na área de Ciência de Dados. Além disso, é objetivo do curso permitir que os alunos desenvolvam habilidades na solução de problemas e conheçam o gerenciamento do ciclo de vida de grandes volumes de dados.
PÚBLICO-ALVO
Portadores de Diploma de graduação, em áreas de Inteligência de Negócios e Tecnologia da Informação, gerentes de TI, coordenadores de projetos, analistas de negócios, Chief Data Officer, Cientista de Dados e profissionais com formação em matemática, sistemas de informação, ciência da computação, estatísticos, engenheiros de computação, com interesse em novas tecnologias para pesquisa em bases de dados a fim de oferecer apoio à tomada de decisão.
Portadores de Diploma de graduação, em áreas de Inteligência de Negócios e Tecnologia da Informação, gerentes de TI, coordenadores de projetos, analistas de negócios, Chief Data Officer, Cientista de Dados e profissionais com formação em matemática, sistemas de informação, ciência da computação, estatísticos, engenheiros de computação, com interesse em novas tecnologias para pesquisa em bases de dados a fim de oferecer apoio à tomada de decisão.
DURAÇÃO
14 meses letivos.
DIA E HORA
De segunda a sexta-feira das 18h30 às 22h. Módulos intercalados com intervalos entre as disciplinas.
VAGAS
45 Vagas
MENSALIDADE
14 Parcelas de R$: 500,00
14 meses letivos.
DIA E HORA
De segunda a sexta-feira das 18h30 às 22h. Módulos intercalados com intervalos entre as disciplinas.
VAGAS
45 Vagas
MENSALIDADE
14 Parcelas de R$: 500,00
INOVAÇÃO
QUALIDADE ACADÊMICA
INFRAESTRUTURA
GRADE CURRICULAR
| CÓDIGO | DISCIPLINA | CH |
|---|---|---|
| - | Introdução á programação para ciência dos dados | 16 |
| - | Introdução á ciência dos dados | 16 |
| - | Empreendimento e transferência de conhecimento | 16 |
| - | Estatísticas para Ciência de Dados | 24 |
| - | Linguagens de programação para Ciência de Dados | 24 |
| - | Laboratório de pacote de software para ciência de dados | 24 |
| - | Metodologia de Pesquisa Cientifica em Computação | 28 |
| - | Big data: fundamentos e paradigmas | 28 |
| - | Recuperação e Análise exploratória de dados: visualização | 24 |
| - | Princípios da modelagem de projetos em ciência de dados | 24 |
| - | Pré-processamento: seleção e processamento de instâncias e recursos, tratamento de ruído | 24 |
| - | Modelos para a interpretação de dependência nos dados | 36 |
| - | Modelos de previsão de alta precisão | 36 |
| - | Agrupação ou organização inteligente de dados: procurando Padrões | 36 |
| - | Laboratório prático de Ciência de dados | 24 |
| - | Trabalho de Conclusão de Curso | 20 |
| SUBTOTAL | 400 | |