Curso Introdução a Ciência de Dados

O Curso

Ciência de Dados é uma área atual e em constante evolução. De natureza interdisciplinar, precisa formar uma nova geração de especialistas em análise de dados (data analytics), que necessitam ter conhecimentos nas áreas da ciência da computação, matemática, estatística, além de domínio nas suas áreas de atuação profissional. Trata-se de uma das carreiras com mais potencial de crescimento. Atualmente o Cientista de Dados é um dos profissionais com mais oportunidades na área de tecnologia.

Objetivos:

Introduzir o aluno no mundo da Ciência de Dados, apresentando e discutindo as principais tecnologias, metodologias e técnicas para desenvolvimento de um projeto de Big Data Analytics.

CARGA HORÁRIA, HORÁRIO E LOCAL:

Carga Horária: 32 horas/aula

Dia e horário da semana: quinta-feira, das 18h30 às 22h45

Período de aulas: de 03/10/2019 a 21/11/2019

Local: Campus Norte

Investimento:

A Vista: R$ 956,29

Parcelado: Em 2X de R$ 478,15

Programa do Curso:

Visão geral dos principais temas ligados a Ciência de Dados; Pensamento Analítico de Dados; Problemas de Negócio e Soluções de Ciência de Dados; Métodos estatísticos para tomada de decisões em Ciência de Dados; Introdução ao Big Data; Qualidade de Dados e principais etapas num processo de Big Data Analytics; Visualização e Análise Exploratória de Dados; Qualidade de Dados; Introdução a Mineração de Dados (Data Mining); Aplicações de Machine Learning. Introdução ao Hadoop; Introdução aos sistemas de identificação de Fraudes com uso de Ciência de Dados; Caso com aplicações reais de (Big) Data Analytics. Laboratórios de Ciência de Dados com uso intensivo de softwares de mercado e ferramentas de software livre.

Pré-requisitos:

Não há

Metodologia de aplicação:

Aulas presenciais em laboratórios de informática.

Certificado:

O aluno que preencher satisfatoriamente os quesitos de “75% de frequência” e “nota em avaliação final superior a 5,0 (cinco) ” terá direito a um Certificado de Aproveitamento.

Coordenação e corpo Docente:

Coordenador:

Professor Sérgio da Costa Côrtes é Doutor e Mestre em informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - PUC-Rio e graduado em estatística pela Escola Nacional de Ciências Estatísticas - ENCE do IBGE. Atualmente é consultor em Ciência de Dados, atuando em diversos projetos de análise estatística, inteligência analítica, inteligência artificial e identificação e prevenção à fraude. Coordenador e Professor da Graduação em “Ciência de Dados e Inteligência Artificial” e das Pós-graduações em “Ciência de Dados” e “Análise de Programas e Políticas Públicas” no Instituto de Ensino Superior de Brasília – IESB. É, também, Professor convidado nos cursos de EAD da FGV e Professor licenciado dos cursos de Ciência da Computação e Sistemas de Informação da PUC-Rio, onde ministrava disciplinas nas áreas da informática e engenharias. Ocupou diversos cargos públicos no governo federal, com destaque para os cargos de Diretor de Tecnologia da Informação da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Capes, Fundação vinculada ao Ministério da Educação - MEC, no período de março de 2012 a agosto de 2016 e Diretor-Executivo do IBGE no período de outubro de 2004 a setembro de 2011, de onde hoje é servidor público aposentado após trinta e nove anos de trabalho.

Corpo docente:

Formado por professores com experiência acadêmica e profissional em suas áreas de atuação.

Público Alvo

Profissionais que precisam se atualizar em novas tecnologias de informações e conhecimentos ou estão interessados em conhecer e se preparar para ingressar no mundo da Ciência de Dados.
Gestores e analistas de áreas de negócio que necessitam aprimorar seu conhecimento e habilidade em Big Data Analytics;
Tomadores de decisões que precisam utilizar informações de qualidade para alavancar seus negócios;
Servidores públicos que precisam conhecer Ciência de Dados para monitoramento e avaliação de Políticas Públicas.

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Localização

Campus Norte

SGAN Quadra 609 - Módulo D Av. L2 Norte Brasília - DF - CEP: 70830-404;

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