Inicie seus estudos agora!

Você é graduado?

Ao continuar concordo e aceito as políticas de privacidade.

  • Online e Flexível

    100% digital

  • Carga horária

    360 Horas

  • Tutores EAD disponíveis

    Durante todo o curso

  • Certificação pelo MEC

    Igual a um curso presencial

Objetivos

6.1. Objetivo Geral 

Oferecer formação teórica e prática na aplicação de técnicas estatísticas e computacionais para a resolução de problemas de negócio e da vida social. 

 

6.2. Objetivos Específicos 

Desenvolver visão de negócio orientada a dados e resultados; 

Capacitar na identificação e proposição de soluções técnicas aos problemas das organizações e da sociedade; 

Fornecer uma visão estratégia dos dados nas organizações; 

Disseminar práticas de mercado na formulação de problemas e soluções envolvendo Inteligência Artificial; 

Oferecer formação específica na área de ciência e engenharia de dados de maneira multidisciplinar, difundindo e disseminando o conhecimento dos fundamentos e da atividade prática.

Público-alvo

Engenheiros e cientistas da computação, analistas de sistemas, engenheiros de demais áreas, matemáticos, físicos, economistas ou administradores e demais profissionais com conhecimentos em tecnologia.

Matérias do curso

O que você vai aprender?

  • Ambientação

    Carga Horária: 0 horas

  • Análise de dados

    Carga Horária: 40 horas

  • Técnicas estatísticas: teoria e prática (R programming)

    Carga Horária: 40 horas

  • Análise e modelagem preditiva

    Carga Horária: 40 horas

  • Análise de redes sociais

    Carga Horária: 40 horas

  • Data discovery, olap e visualização de dados

    Carga Horária: 40 horas

Todas as matérias do curso
  1. Ambientação
    Carga Horária: 0 horas
  2. Análise de dados
    Carga Horária: 40 horas
  3. Técnicas estatísticas: teoria e prática (R programming)
    Carga Horária: 40 horas
  4. Análise e modelagem preditiva
    Carga Horária: 40 horas
  5. Análise de redes sociais
    Carga Horária: 40 horas
  6. Data discovery, olap e visualização de dados
    Carga Horária: 40 horas
  7. Governança de dados
    Carga Horária: 40 horas
  8. Linguagens de programação para ciência de dados (Python com Spark)
    Carga Horária: 40 horas
  9. Análise de agrupamentos
    Carga Horária: 40 horas
  10. Machine learning
    Carga Horária: 40 horas