Especialização em Ciência de Dados

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Informações Gerais

Unidades - Presencial

Grand Shopping (Fortaleza - CE), Harmony - Bezerra de Menezes (Fortaleza - CE), Baturité (CE), Morada Nova (CE), São Gonçalo do Amarante (CE)

Unidades - Ead

Digital

ÁREA DE CONHECIMENTO

Tecnologia

Modalidade

Presencial

Turno

Integral

Duração

440h/a - 14 meses

Por Dentro do Curso

Ciência de Dados
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Quais os diferenciais desse curso frente aos demais oferecidos pelo mercado?
  • Professores com experiência profissional em empresas de grande porte e órgãos públicos;
  • Laboratórios de Informática com modernos equipamentos e infraestrutura de destaque proporcionam experiências práticas que potencializam a formação do aluno, exercitando suas habilidades e competências;
  • O curso promove diversos projetos junto à comunidade acadêmica e externa, e participação em eventos;
  • O curso irá qualificar profissionais na realização de projetos de desenvolvimento e administração com soluções de Big Data utilizando tecnologias que permitiram operar grandes volumes de dados;
  • Análises de dados utilizando as linguagens R e Python;
  • Profissionais competitivos com predominância das tomadas de decisões baseado na análise de dados;
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O que serei capaz de fazer após o curso?

Coletar dados, planejar e executar a melhor forma de armazenamento e acesso; analisar e visualizar informações; conduzir experimentos de aprendizado de máquina.

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A quem se destina o curso?

Engenheiros e cientistas da computação, analistas de sistemas e afins, assim como engenheiros de demais áreas, matemáticos, físicos, economistas ou administradores com conhecimentos básicos de programação, bancos de dados e estatística, e que desejem trabalhar como cientistas de dados.

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Quais os objetivos do curso?

Apresentar ao aluno as metodologias mais recomendadas para conduzir experimentos na área e a base teórica necessária para analisar os resultados, estimular o pensamento crítico e propor novas soluções. Além disso, o curso traz as tecnologias mais modernas para abordar problemas de aprendizado de máquina e ciência de dados em geral.

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O que vou aprender nesse curso?

Conhecimentos de Estatística e Análise de Dados:

  • Realizar análises exploratórias em conjuntos de dados.
  • Interpretar a distribuição de dados e conduzir testes de hipóteses.
  • Criar gráficos e visualizações de dados adequadas a cada situação

Conhecimentos em Programação:

  • Linguagem de programação Python.
  • Bibliotecas de Python voltadas a Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, como numpy, scipy, notebooks (jupyter e Kaggle), scikit-learn, Keras, nltk, gensim, spacy entre outros.
  • Como utilizar as ferramentas para tratar dados, como filtrar, reordenar, realizar buscas, limpar dados inválidos, entre outros.
  • Criação de scripts para treinar e testar modelos de aprendizado de máquina.

Big Data:

  • Como utilizar bancos de dados Não relacionais (NoSQL) baseados em documentos ou grafos.
  • Fundamentos e configuração do ecosistema Hadoop.
  • Como coletar dados abertos em websites e redes sociais como Facebook e Twitter.

Aprendizado de Máquina / Inteligência Artificial:

  • Problemas práticos de aprendizado supervisionado (classificação e regressão) e não supervisionado (clusterização). Como conduzir experimentos de forma apropriada, interpretar os resultados, resolver problemas ou otimizar os modelos.
  • O aluno irá estudar os algoritmos mais tradicionais: Naive Bayes, Regressão Linear, Regressão Logística, K-Vizinhos, K-Means, Redes Neurais e SVM.
  • Técnicas de deep learning (aprendizado profundo): redes neurais profundas, backpropagation, descida do gradiente, redes recorrentes e redes LSTM, redes convolucionais, problemas de classificação e regressão. Problemas voltados a visão computacional e ao processamento de linguagem natural.
  • Técnicas voltadas ao processamento de linguagem natural e text mining que podem ser aplicadas a análise de sentimentos, extração de informação em texto não estruturado, sistemas de busca e recomendação de textos similares, desenvolvimento de chatbots, geração automática de texto, entre outros.

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Matriz Curricular

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Matriz Curricular

40h - Inovação e Design Thinking


40h - Gestão de Projetos com Metodologias Ágeis


40h - Governança e Compliance em Tecnologia da Informação


40h - Fundamentos de Programação em Pytho


40h - Análise Exploratória de Dados


40h - Engenharia de Dados e Modelagem de Aprendizado


40h - Machine Learning, Regressão e Deep Learning


40h - Arquitetura de Sistemas na Nuvem e Deploying


72h - Projeto Aplicado em Ciência de Dados - Desenvolvimento

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