Ciência de Dados

Pós-Graduação Lato Sensu em Especialição em Ciência de Dados

 

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O curso

Objetivo Geral:

 Capacitar especialista para analisar, capturar padrões de sistemas complexos e codificar esses padrões em aplicações de dados.

 

Objetivos Específicos:

  • Entender os conceitos e práticas da ciência de dados;
  • Abordar a Gestão de Projetos em ciências de dados;
  • Conhecer e implementar técnicas de análise de dados avançadas;
  • Conhecer e implementar práticas de automação utilizando o desenvolvimento ágil na ciência de dados e
  • Aprender a utilizar a ciência de dados como serviço, determinando o ciclo de vida de grandes volumes de dados e garantir a segurança dos dados.

 

Justificativa:

 A era digital e sua imensidão de dados, possibilitou o surgimento de uma nova abordagem global denominada Ciência de Dados.

Esse crescimento no volume de informações com o advento da Internet e o surgimento desse novo nicho de mercado, requer que sejam capacitados profissionais para o desenvolvimento de sistemas de dados que norteiem a tomada de decisões das grandes instituições.

A necessidade de análise da informação existe a partir do momento em que se deseja obter valor agregado ou real nas decisões dentro de um contexto. A ciência de dados existe para garantir que as melhores escolhas e ações possam ser realizadas de acordo com a análise dos dados.

A utilização de técnicas de aprendizagem especializadas possibilita capturar, analisar e fomentar melhoria nas escolhas, o mercado atual carece de especialistas na área de Ciência de dados no mundo inteiro.

No Brasil, existe à necessidade de formação de profissionais especialistas. Porém, a formação de tais recursos constitui atualmente, uma lacuna no ensino acadêmico nacional.

 

Informações Gerais

O curso foi concebido tendo por finalidade capacitar especialista para que possam analisar, capturar padrões de sistemas complexos e codificar esses padrões em aplicações de dados com as boas práticas de mercado.

Para atingir tal finalidade o programa contempla:

– de forma ampla e profunda os conceitos de machine learning, deep learning, data lake, dataOps, Enterprise Data Hub e o clico de vida dos dados.

– Implementação de casos de uso de sucesso na ciência de dados, utilizando técnicas de Machine Learning, análise de dados não estruturado e conceitos estatísticos.

 

Inicio: Fev/18        Término: Abr/19

Duração: 12 meses e + três meses para o TCC.

Aulas: três dias por semana.

Horário: 19:20 às 22:10

 

Público Alvo:

 Profissionais de Inteligência de Negócios e TI, gerentes de TI, coordenadores de projetos e gerente 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 produção, engenheiros de computação, com interesse em tecnologias para análise de dados que visa apoiar a tomada de decisão.

Desejável: conhecimento de lógica de programação e gosto pela matemática.

 

Metodologia:

No Curso será abordada a teoria e a prática, abordando as boas práticas de mercado no dia-a-dia na sala de aula, possibilitando uma integração entre os ambientes, correlacionado com as principais linhas de abordagem do assunto Ciências de Dados, corroborando para uma aprendizagem dinâmica, enfática, promovendo desta forma, a formação de novos especialistas capazes de implementar no mercado de trabalho as boas práticas adquiridas durante o curso. Os conteúdos serão abordados, sempre que couber baseados na sequência: exposição teórica de conceitos, exemplos, e práticas.

Investimento

Candidato Geral

Formas de PagamentoParcelasValores
R$ 15870,00Cheque15R$ 1058,00
Boleto09R$ 1763,33
Cartão06R$ 2645,00

 

Candidato Conveniado

Desconto 20%Formas de PagamentoParcelasValores

R$ 12696,00

Cheque15R$ 846,40
Boleto09R$ 1410,66
Cartão06R$ 2116,00

 

Candidato Egresso

Desconto 25%Formas de PagamentoParcelasValores
R$ 11902,50Cheque15R$ 793,50
Boleto09R$ 1322,50
Cartão06R$ 1983,75

Grade Curricular

DisciplinasProfessoresC.H
Módulo 1
1. Conceitos Básicos da Ciências de DadosEsp. Rodrigo Dias Fernandes24
2. Gestão do Conhecimento Estratégico Competitivo no Ambiente de Negócio e a Ciência de DadosMsc Alexandre Pasquale21
3. Integração Continua, Agile e Ciência de DadosEsp. Dirceu silva da S. Júnior e Esp. Rodrigo Dias Fernandes21
4. Fundamentos MatemáticosEsp. Valdir Silva dos Santos27
5. Introdução à Programação em PythonEsp. Dirceu Silva da Silva Junior27
Módulo 2
6. Big Data – Arquitetura, Segurança e InfraestruturaEsp. Rodrigo Dias Fernandes42
7. Big Data – Coleta, Armazenamento e Processamento de dadosEsp. Rodrigo Dias Fernandes78
Módulo 3
8. Big Data na prática – Implementação de Casos de SucessoEsp. Daniel Skeff36
9. Análise de Dados – Técnicas de MineraçãoMsc. Edilberto Silva60
10. Metodologia do Trabalho CientíficoDrª. Maria José de Oliveira09
11. Tópicos AvançadosDr. Joacil Basilio Rael + Esp. Rodrigo Dias Fernandes + Palestrantes15
Módulo 4
12.Trabalho de Conclusão de Curso – TCCDocentes do Curso de acordo o tema do TCC72
TOTAL DE CARGA HORÁRIA432

Documentação para Matrícula

  • Curriculum Vitae (Modelo simplificado)
  • Carteira de identidade (original e cópia)
  • CPF (original e cópia)
  • Histórico escolar de graduação (original e cópia)
  • Título de eleitor (original e cópia)
  • Comprovante de residência (original e cópia)
  • Certidão de nascimento ou casamento (original e cópia)
  • Certificado de alistamento militar (original e cópia)