O curso tem como objetivo oferecer uma formação de alto nível, integrando três áreas principais: Conhecimento de Negócios, Ciência da Computação (foco em Machine Learning) e Estatística, além de desenvolver Soft Skills, essenciais para o mercado de trabalho.
Voltado para quem se interessa por tecnologia e deseja atuar como profissional capaz de lidar com clientes e resolver problemas de empresas de diferentes portes, o curso prepara o estudante para usar a análise de dados na tomada de decisões estratégicas e no crescimento empresarial.
Ao final, o aluno estará pronto para alinhar análises e metas estratégicas, contribuindo para o sucesso das organizações.
O que você vai estudar?
Técnicas analíticas e estatísticas, combinadas com tecnologia, para resolver problemas empresariais. Ela envolve a extração de valor de dados por meio de estatística, análise de big data, machine learning e engenharia de dados. A ciência de dados para negócios é usada para estudar dados de quatro maneiras principais: análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.
Onde está o futuro?
O futuro da ciência de dados está profundamente ligado à sua capacidade de transformar dados em conhecimento acessível e prático. Em um mundo onde a competividade está presente, o Cientista de Dados é o profissional responsável por transformar dados brutos em informações estratégicas.
O que faz esse profissional?
Embora as funções específicas possam variar de acordo com o setor, as atividades comuns incluem:
. Coleta de dados: usar ferramentas como APIs, banco de dados e web scraping para reunir informações.
. Análise exploratória: examinar dados para identificar tendências, padrões e anomalias.
. Modelagem preditiva: utilizar algoritmos de machine learning para prever resultados.
. Comunicação de resultados: traduzir insigths técnicos para linguagem acessível, facilitando decisões gerenciais.
DURAÇÃO DO CURSO: 3 Anos (2800 horas)
TURMA: Vespertino – das 14:40 às 18:20
1º Semestre
. Algoritmos e Estrutura de Dados I
. Comportamento Organizacional para Ambientes Disruptivos
. Negócios e Organizações
. Matemática Aplicada à Ciência de Dados
. Produção de Textos e Metodologia Científica/Tecnológica
. Projeto Integrador: Compreendendo o Negócio
2º Semestre
. Algoritmos e Estrutura de Dados II
. Lógica Computacional
. Marketing Digital e Análise de Dados
. Estatística Aplicada à Ciência de Dados I
. Empreendedorismo e Inovação em Ambientes Disruptivos
. Projeto Integrador: Visualização de Dados
3º Semestre
. Banco de Dados Aplicado à Ciência de Dados I
. Técnicas de Programação para Ciência de Dados
. Álgebra Linear Aplicada à Ciência de Dados
. Estatística Aplicada à Ciência de Dados II
. Língua Inglesa I
. Projeto Integrador: Análise de Dados I
4º Semestre
. Banco de Dados Aplicado à Ciência de Dados II
. Inteligência Computacional Aplicada à Negócios
. Economia Aplicada à Negócios Disruptivos
. Otimização Combinatória Aplicada à Negócios
. Língua Inglesa II
. Projeto Integrador: Análise de Dados II
5º Semestre
. Aprendizado de Máquina Aplicado à Ciência de Dados I
. Processamento de Linguagem Natural Aplicada à Ciência de Dados
. Análise Preditiva para Ciência de Dados
. Infraestrutura para Ciência de Dados e Big Data I
. Língua Inglesa III
. Projeto Integrador: Projeto em Ciência de Dados I
6º Semestre
. Aprendizado de Máquina Aplicado à Ciência de Dados II
. Programação Web e Implantação de Modelos
. Visualização de Dados e Design de Dashboards
. Infraestrutura para Ciência de Dados e Big Data II
. Direito Digital
. Projeto Integrador: Projeto em Ciência de Dados II
Outros Componentes Curriculares
. Trabalho de Graduação em Ciência de Dados para Negócios
. Estágio Curricular Supervisionado em Ciência de Dados para Negócios