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Data Science

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O que você vai aprender no curso

Sobre o curso

A pós-graduação em Data Sciences (Ciência dos Dados) capacita profissionais interessados no uso e aplicação dos principais métodos e ferramentas de análise de dados existentes, qualificando-os para um promissor mercado de trabalho associado à Inteligência Artificial, que engloba métodos de machinelearning e de statisticallearning, ferramentas desta área.

O curso da Universidade Anhembi Morumbi é ministrado por profissionais atuantes e com currículo focado em Ciências de Dados, privilegia a prática e acontece em laboratórios capazes de atender as demandas de infraestrutura em tecnologia.

 

Objetivos

- Prática com software R. Fundamentos de probabilidade e estatística.

- Prática de estatística computacional e simulações Monte Carlo.

- Estratégia e método de machinelearning e statisticallearning – destaque para análise de problemas não-supervisionados (clusterização) e supervisionados (classificação e regressão).

- Aplicação de análise de séries temporais e de predição com pacotes do R.

- Familiarização com big data e data mining.

 

A quem se destina

Profissionais das mais diferentes áreas que precisam utilizar ferramentas computacionais para explorar e analisar dados relativos aos processos ou aos mercados em que atuam.

Grade Curricular - Curso Presencial
  • Análise e Resolução de Problemas Profisssionais
  • 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
Grade Curricular - Curso Semipresencial
  • Análise e Resolução de Problemas Profisssionais
  • Ferramentas Práticas para a Inovação
  • Projeto de Experiência (EAD)
  • Gestão de Projetos e Processo
  • Programação em Python
  • Programação Estatística
  • Aprendizado de Máquina Supervisionado (EAD)
  • Aprendizado de Máquina Não Supervisionado (EAD)
  • Aprendizado de Máquina por Otimização (EAD)
  • Arquitetura de dados Estruturados e Não Estruturados (EAD)
  • Tópicos Especiais em Inteligência Artificial (EAD)
  • Banco de dados NoSQL (EAD)
  • Coleta e Integração de Dados (EAD)
  • Processamento Massivo de Dados (EAD)
  • Ferramentas para Visualização de Dados (EAD)
  • Web Semântica (EAD)

Coordenadores

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