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Certificação:

Certificação:

Especialização

Duração:

Duração:

12 meses

Modalidades disponíveis:

Modalidades disponíveis:

EAD

Sobre o curso

O curso 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 massivos de dados, através de técnicas de inteligência artificial e de manipulação de dados estruturados e não estruturados.

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Habilidades adquiridas

>
Analisar e resolver problemas.
>
Gerar ideias e inovar.
>
Espírito de Pesquisa.
>
Administração e Gerenciamento.
>
Domínio de Sistemas de Informação.
>
Visão Estratégica.
>
Programação em Data Science.
>
Programação em Sistemas de Inteligência Artificial.
>
Engenharia de Dados.
>
Inteligência Analítica.
>
Visualização de Dados.

Áreas de atuação

Startups que trabalham com tecnologia;<br />

Startups que trabalham com tecnologia;

Departamento de TI;<br />

Departamento de TI;

Planejamento Estratégico de empresas de variados portes e ramos de atividade.<br />

Planejamento Estratégico de empresas de variados portes e ramos de atividade.

Diferenciais

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;

Professores com experiência teórico-prática relevante, com formação pedagógica diferenciada.

Matriz curricular

+ Matriz Curricular

Análise e Resolução de Problemas Profissionais
Ferramentas Práticas para a Inovação
Projeto de Experiência
Gestão de Projetos e Processo
Programação em Python
Programação Estatística
Aprendizado de Máquina Supervisionado
Aprendizado de Máquina -Não-Supervisionado
Aprendizado de Máquina por Otimização
Arquitetura de Dados Estruturados e Não Estruturados
Tópicos Especiais em Inteligência Artificial
Banco de Dados NoSQL
Coleta e Integração de Dados
Processamento Massivo de Dados
Ferramentas para Visualização de Dados
Web Semântica

Disciplinas
16
Disciplinas
Horas de aula
360
Horas de aula

Coordenação

Prof. Fernando Duque Barros

Prof. Fernando Duque Barros

Atua há 25 anos como engenheiro industrial e docente nas áreas de Tecnologia, Química, Educação e Segurança do Trabalho. Realiza projetos nas áreas de Petroquímica, Logística Industrial, Química Industrial, Química Fina e Segurança do Trabalho. Coordena a Pós-graduação em Engenharia, Arquitetura e Tecnologia da Informação desde 2015 no complexo FMU. Possui Graduação em Engenharia Química Industrial pela Faculdade de Engenharia Industrial (FEI) (1993), Especialização Lato Sensu em Administração de Empresas com ênfase em Comércio Exterior pela Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado (Fecap) (1995), Especialização Lato Sensu em Programa Especial de Formação Pedagógica de Professores de Química pelas Faculdades Oswaldo Cruz (2001), Especialização Lato Sensu em Gestão Escolar pela Faculdade Bandeirantes (Faban) (2011), Especialização Lato Sensu e em Engenharia de Segurança do Trabalho pela Universidade Mogi das Cruzes (UMC) (2013) e Mestrado em Engenharia de Processos Químicos e Bioquímicos pela Escola de Engenharia Mauá (2007).