O curso é direcionado a profissionais graduados em áreas como: Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharias, Administração, Negócios e áreas afins. Além disso, o curso pode ser interessante para profissionais de outras áreas que desejam adquirir conhecimentos em ciência de dados e inteligência artificial para agregar valor aos seus trabalhos.

Aulas Presenciais: Aulas expositivas por meio da apresentação dos conceitos por parte do professor e aplicação prática em laboratório para conteúdos que necessitam desse tipo de atividade. Além disso, utilização e análise de estudos de casos para aplicar os conhecimentos adquiridos e debates e discussões que proporcionem troca de experiências e ideias entre os participantes. As atividades práticas poderão ser realizadas por meio do desenvolvimento de projetos individuais ou em equipe, utilizando as ferramentas e tecnologias aprendidas.

Para as disciplinas Online, o aluno terá acesso ao Ambiente Virtual que poderá conter elementos de aprendizagem como:

– Videoaulas: Conteúdo teórico apresentado em formato de vídeo.

– Materiais complementares: Artigos, slides, exercícios e fóruns de discussão.

– Atividades avaliativas: Quizzes, trabalhos individuais e em grupo.

Foco em aplicações práticas:

O curso enfatiza a aplicação dos conhecimentos em projetos reais, preparando os alunos para os desafios do mercado de trabalho.

Abordagem multidisciplinar:

O curso combina conceitos de estatística, programação, machine learning e deep learning, proporcionando uma visão abrangente da área.

Utilização de ferramentas e tecnologias de ponta:

Os alunos terão contato com as ferramentas mais utilizadas no mercado, como Python, R, TensorFlow e PyTorch.

Flexibilidade:

A oferta de aulas online permite que os alunos conciliem a especialização com suas atividades profissionais.

Networking:

O curso proporciona a oportunidade de networking com outros profissionais da área.

Ciência de dados: Da teoria à prática – 20h

Soft skills em tecnologia da informação – 20h

Estatística descritiva para ciência de dados (EAD) – 30h

Algoritmos e estrutura de dados – 30h

Python para ciência de dados – 40h

Aprendizado de máquina – 40h

Deep learning – 40h

Big data: processamento de grande volume de dados – 40h

Ferramentas de business intelligence e sistemas de apoio à decisão (EAD Sagah) – 30h

Desenvolvimento de aplicações em IA – 40h

Análise e modelagem preditiva – 30h

Total de Carga Horária – 360h

Disciplinas Optativas

Trabalho de conclusão de curso – 60h