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Certificação:

Certificação:

Tecnológico

Duração:

Duração:

5 semestres

Modalidades disponíveis:

Modalidades disponíveis:

Presencial e EAD

Avaliação do MEC:

Avaliação do MEC: 5

Sobre o curso

O curso prepara o estudante para aplicar a inteligência artificial aos negócios, através da análise automatizada e inteligente de dados obtidos de diferentes fontes, propiciando decisões mais precisas e otimizadas por parte das organizações. O profissional de Tecnologia em Big Data e Inteligência Analítica poderá atuar no mercado financeiro, bancos, segurança digital, marketing digital, mineração de dados e sistemas que usam a inteligência artificial aplicada aos negócios.

Habilidades adquiridas

>
Análise de grandes volumes de dados relacionais e não relacionais
>
Aplicação de conceitos de estatística e mineração de dados.
>
Projeto e gerenciamento da infraestrutura de Big Data.
>
Visão voltada para negócios.
>
Habilidade de comunicação para compartilhar resultados contribuindo para a tomada de decisões.

Carreira e mercado de trabalho

Com a explosão do volume de dados disponibilizados pelas redes/mídias sociais, o Cientista de Dados tornou-se a peça chave dentro de uma organização. O profissional com essa formação poderá atuar no alinhamento das tecnologias da Internet das Coisas (IoT) com ferramentas da Inteligência Analítica para gerenciar ambientes de dados, subsidiar tomadas de decisões, analisar processos organizacionais, dados e processos, visando lucratividade, eficiência e qualidade. Sua área de atuação é a análise de dados, que pode ser tanto de clientes ou usuários, quanto das próprias empresas.

Média salarial

no início da carreira:

R$ 2.407

Salário máximo

de um profissional da área:

R$ 9.934

Áreas de atuação

Consultorias

Consultorias

Departamentos estratégicos e de planejamento em empresas de todos os segmentos<br />

Departamentos estratégicos e de planejamento em empresas de todos os segmentos

Mercado financeiro

Mercado financeiro

Bancos

Bancos

Agências de marketing digital<br />

Agências de marketing digital

Diferenciais

Empregabilidade

Empregabilidade

O mercado de trabalho para o profissional com formação em Big Data é recheado de oportunidades em diversos segmentos do mercado corporativo, tais como marketing digital, inteligência artificial, segurança cibernética e financeira. Atualmente é o segmento mais promissor dentro da área de Tecnologia da Informação.

Estilo Inovador

Estilo Inovador

O curso possui um programa de ensino inovador, que visa desenvolver competências fundamentais para o seu sucesso profissional, como liderança, empreendedorismo e gerenciamento. Para isso, contamos com metodologias ativas diversas.

Infraestrutura completa

Infraestrutura completa

Infraestrutura completa de laboratórios e salas de aulas específicas, onde será possível desenvolver suas competências e vivenciar a sua futura profissão na prática.

Aulas práticas

Aulas práticas

Diversas disciplinas focadas no desenvolvimento de projetos práticos e com o uso de tecnologias reconhecidas.

Matriz curricular

Álgebra Linear Computacional
Antropologia e Cultura Brasileira
Arquitetura de Dados
Atividades Complementares
Banco de Dados
Banco de Dados Aplicado a Big Data
Comunicação
Desenvolvimento Humano e Social
Engenharia de Dados
Engenharia de Software
Estatística Aplicada ao Data Science
Estrutura de Dados
Ferramentas de Dashboard
Frameworks para Big Data
Fundamentos de Big Data
Fundamentos para Certificação Técnica
Gestão de Projetos
Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
Internet das Coisas
Introdução a Programação em Big Data
Laboratório de Software e Projetos
Lógica de Programação
Modelagem para Tomada de Decisão
Modelos de Aprendizado de Máquina
Optativa
Pesquisa, Ordenação e Técnicas de Armazenamento
Processo de Negócios e Empreendedorismo
Programação Avançada em Big Data
Programação Orientada a Objetos
Sistemas de Recomendação

Disciplinas
30
Disciplinas

Horas de aula
2.135
Horas de aula

Coordenação

Profº Me. Paulo André Zapparoli

Profº Me. Paulo André Zapparoli

Graduado em Tecnologia em Processamento de Dados pelo Mackenzie. Mestre em Engenharia da Computação pelo Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo (IPT-USP), reconhecida pela portaria nº 2.878, de 26/08/2005 e dissertação intitulada “Proposta de gestão de disponibilidade através do gerenciamento de rede internet - um estudo de caso”. Possui experiência profissional na área de Tecnologia da Informação de mais de 25 anos e experiência docente no nível superior e tecnológico de 8 anos, tendo atuado como docente em diversas instituições particulares de São Paulo.