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Matrícula via WhatsApp

A Data Science no contexto atual:

Nos dias atuais, o volume de informações criados diariamente é imenso, sendo necessário o estudo disciplinado destes dados e informações, gerando todas as visões que podem cercar um determinado assunto. A Data Science é uma ciência que estuda as informações, seu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados.


Objetivo do curso:

O curso de tem o objetivo de apresentar as técnicas de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado, de análise e extração em grandes volumes de dados, de tipos e origens diversificados. O curso capacita o profissional para atuar na modelagem e implementação de sistemas massivo de dados, através de técnicas de inteligência artificial e de manipulação de dados estruturados e não estruturados.

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Pré-Requisitos

• Conhecimentos básicos de sistemas operacionais.
• Noções de programação de computadores, principalmente Python e R.
• Habilidade com cálculos matemáticos.
• Raciocínio lógico.

Qualidade acadêmica:

  • Módulos selecionados segundo a relevância para o desenvolvimento do perfil profissional no mercado de trabalho.
  • Estrutura didática de aula padronizada, que favorece o desenvolvimento de competências profissionais, além de garantir a presença de elementos didáticos essenciais para a efetiva aprendizagem.
  • Planejamento dos módulos realizado por uma equipe especializada a fim de garantir a qualidade de aprendizagem.
  • Desenvolvimento da autonomia dos estudantes a partir da participação ativa nas aulas e em atividades extraclasse.
  • Oportunidade de obtenção de multicertificações.
  • Professores com experiência teórico-prática relevante, com formação pedagógica diferenciada.

Competências profissionais adquiridas:

  1. Analisar e resolver problemas.
  2. Gerar ideias e inovar.
  3. Espírito de Pesquisa.
  4. Administração e Gerenciamento.
  5. Domínio de Sistemas de Informação.
  6. Visão Estratégica.
  7. Programação em Data Science.
  8. Programação em Sistemas de Inteligência Artificial.
  9. Engenharia de Dados.
  10. Inteligência Analítica.
  11. Visualização de Dados.


Está interessado? A próxima entrada será:


  • Campus no Iguatemi
    Inscreva-se

    Aulas Semanais

    Segundas e quarta: 18h30 às 22h.

    *Curso presencial ofertado em conformidade com a Portaria MEC 2.117, de 6 de dezembro de 2019, podendo ter até 40% de das disciplinas no formato EAD

Estrutura curricular

Disciplina
Descrição
  • Acesse o documento clicando no link ao lado >>

Professores

  • Coordenador de Curso
    Nielsen Rechia

    Nielsen Rechia é graduado em Sistemas de Informação pela Universidade Franciscana - UFN (2012), mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Maria - UFSM (2015), onde também foi professor substituto (2014 - 2015). Doutor em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS (2019).

    Atualmente é líder em Machine Learning da Agibank e Coordenador de Pós-Graduação de Data Science da UniRitter, lecionando em disciplinas de graduação e pós-graduação oferecidas pelo Departamento de Informática.

    Possui experiência em Machine Learning, Deep Learning, inteligência artificial, mineração de dados, visão computacional, big data, fluxos de dados, raciocínio baseado em casos e engenharia de software.

    Latttes: http://lattes.cnpq.br/5547209032732533