Graduação
Certificação:
Bacharelado
Duração:
8 Semestres
Modalidades disponíveis:
Presencial
O curso de Ciência dos Dados é uma formação interdisciplinar que integra conhecimentos de estatística, computação e áreas de aplicação para extrair insights significativos de grandes volumes de dados. Com uma base sólida em matemática, estatística e programação, os alunos aprendem a manipular, analisar e visualizar dados para apoiar a tomada de decisões em diversos contextos. O currículo do curso inclui disciplinas como Álgebra Linear Computacional, Estatística e Probabilidade, Machine Learning, Mineração de Dados e Processamento de Linguagem Natural, preparando os estudantes para lidar com dados de maneira eficiente e inovadora. Além disso, o curso enfatiza o desenvolvimento de habilidades em programação e banco de dados, fundamentais para o trabalho com big data. Os alunos também participam de projetos práticos e atividades extensionistas, aplicando teorias em situações reais. Através de projetos CAPSTONE os futuros cientistas de dados desenvolvem experiência prática, essencial para sua carreira profissional. A combinação de teoria, prática e interdisciplinaridade faz deste curso uma opção robusta para quem deseja ingressar no mercado de análise de dados.
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Curso de Tecnologia em Ciência de Dados Presencial
O curso presencial de Ciência de Dados que você já conhece, aproveitando ao máximo toda a estrutura do campus e vivendo o mundo universitário mais de perto. Pagamento em 4 anos – São 8 semestres de curso Campus São Paulo – Liberdade Curso tem 40% EAD e 60% presencial Aulas de segunda a sexta – Período manhã e noite
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A carreira em Ciência dos Dados é altamente promissora, com demanda crescente em diversas áreas como indústria, saúde, finanças, marketing e governo. Profissionais dessa área são requisitados para funções como cientista de dados, analista de dados, engenheiro de dados e especialista em aprendizado de máquina. As empresas valorizam a capacidade desses profissionais de transformar dados brutos em insights acionáveis que podem melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.
Tecnologia da Informação
Saúde e Biotecnologia
Finanças e Bancos
Marketing e Vendas
Governo e Políticas Públicas
Logística e Cadeia de Suprimentos
Energia e Sustentabilidade
Interdisciplinaridade: Combina estatística, computação, IA e áreas de aplicação.
Formação Prática: Projetos CAPSTONE.
Foco em Big Data: Habilidades em processamento e análise de grandes volumes de dados.
Abordagem Atualizada: Inclusão de disciplinas emergentes como Machine Learning e Deep Learning.
Desenvolvimento Completo: Desde a aquisição e preparação de dados até a visualização e modelagem para tomada de decisão.
Experiência em Ferramentas Modernas: Uso de ferramentas e tecnologias atuais do mercado.
Engenheira da Computação formada no UniSalesiano de Araçatuba –SP. Mestre e Doutora pela USP, na área de Computação aplicada a Física Médica, onde desenvolveu algoritmos para diagnóstico de câncer, utilizando Processamento de Imagens Digitais e técnicas de Inteligência Artificial. Pós-doc em análise de dados pelo IPEN. Trabalhou com projetos de pesquisa junto a CNPq e a Eletronuclear. Docente desde 2015, lecionando disciplinas de programação, cálculo e estatística, nos cursos de TI e Engenharias. Além de, coordenadora de curso de TI.
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