Ciência de Dados

  • Carga Horária

    540 horas/aula.

  • Horário (Quinzenal)

    Sextas-feiras - 18h30 às 22h.
    Sábados - 08h às 12h e 14h às 18h.

  • Coordenador

    Professor Mestre - Adriano A. Santos

  • Financiamento

    Sob consulta.

Sobre

Citada pelo Fórum Econômico Mundial como uma das carreiras mais relevantes para o mercado até 2020 e com a crescente demanda do mercado brasileiro e do mundo, a profissão de cientista de dados se destaca frente a sua capacidade de explorar, de analisar e de converter grandes volumes de dados, com o intuito de prover informações relevantes e gerar conhecimento que beneficiem as organizações das mais diversas áreas de atuação. O problema é que, mesmo com toda a demanda do mercado, ainda falta gente qualificada para atender e enfrentar os desafios da área. Sabendo disso, a pós-graduação (MBA) em Ciência de Dados da UNIFACISA oferece a oportunidade de uma formação sólida e de qualidade já reconhecida no mercado, por meio de aulas teóricas e práticas. Você será capaz de desenvolver atividades que envolvem o processamento, a modelagem, o armazenamento, a visualização e a extração de conhecimento de dados complexos, utilizando-se de técnicas de análise avançadas de dados (análise preditiva de dados, mineração de dados, análise estatísticas e aplicações de Machine Learning) com autonomia e segurança.

Público-Alvo

Cientista de Dados, Engenheiros de Dados, Arquiteto de Soluções, Estatísticos, Matemáticos, Programadores, Engenheiros, Analistas de Dados, Economistas, Administradores, Gerentes de Projetos.

Início das Aulas

2017.2.

    Estrutura Curricular

    Módulo Fundamental

  • - Introdução a Analytics, Big Data e Data Science
  • - Regressão Linear
  • - Regressão Logística
  • - Árvores de Decisão
  • - TextAnalytics
  • - Clustering
  • Módulo Estrutural

  • - Banco de Dados NoSQL
  • - Engenharia de Recuperação da Informação
  • - Análise Dimensional e Data Warehouse
  • - Engenharia de Dados (Hadoop)
  • - Big Data Real-Time Analytics (Spark)
  • - Data Mining
  • - Machine Learning
  • Módulo Negócio

  • - Business Intelligence
  • - Business Analytics
  • - Visualização de Dados e Design de Dashboards
  • Módulo de Produção Científica

  • - Metodologia da Pesquisa Científica I
  • - Monografia e ou Artigo Cientifico