In Company
Os programas de Pós-Graduação e de cursos livres In Company do Instituto Mauá de Tecnologia visam atender às necessidades específicas de cada empresa.
Com visitas de relacionamento e reuniões, os cursos são customizados e estruturados por nossa equipe acadêmica com os profissionais da empresa solicitante.
Para obter mais informações, preencha o formulário abaixo e aguarde nosso contato.
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Relacionamento – Pós-Graduação Mauá
(11) 4239-3155
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Engenharia
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Tecnologia da Informação
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Tecnologia da Informação
Ciência de Dados, Técnicas e Aplicações
Objetivo
Ciência de Dados é uma área multidisciplinar que tem como objetivo melhorar a tomada de decisão por meio da extração de conhecimento e informações dos dados. Este curso tem o objetivo de apresentar metodologias, técnicas e ferramentas que possibilitem a análise e extração de conhecimento de pequenos e grandes volumes de dados. Por se tratar de um assunto multidisciplinar, o aluno irá conhecer e desenvolver competências em Análise e Mineração de Dados, Business Analytics e Big Data, sendo capaz de entender, identificar e desenvolver projetos de Análise Descritiva, Diagnóstica, Preditiva e Prescritiva do início ao fim com segurança. Este curso auxilia no desenvolvimento de competências críticas e analíticas dos alunos de forma prática, com projetos reais que devem ser desenvolvidos pelos alunos durante o módulo.
Público-alvo
Profissionais de areas técnicas ou gerenciais que desejam entender como extrair informações e conhecimento a partir de dados, com o intuito de melhorar o processo de decisão em suas empresas ou instituições.
| Mais Informações |
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Início do Curso |
| Investimento por Módulo (120 horas) | |
| Matrícula O valor correspondente ao desconto por período (somente matrícula) é concedido de acordo com a data de pagamento da taxa de Reserva |
Mensalidades 5 parcelas de R$ 1.580,00 |
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Até 30 de junho R$ 1.280,00 |
DESCONTOS Ex-aluno graduado na Mauá: 10% |
| Veja opção de financiamento por módulo |
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| Taxa de Reserva: R$280,00
O pagamento poderá ser efetuado por meio de boleto, cartão de débito ou crédito. |
Ciência de Dados, Técnicas e Aplicações
Os programas de Pós-Graduação e de cursos livres In Company do Instituto Mauá de Tecnologia visam atender às necessidades específicas de cada empresa.
Com visitas de relacionamento e reuniões, os cursos são customizados e estruturados por nossa equipe acadêmica com os profissionais da empresa solicitante.
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Ciência de Dados, Técnicas e Aplicações
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Coordenação
Graduado em Engenharia de Computação pelo Instituto Mauá de Tecnologia (2011); Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (2016). Atualmente é professor do Instituto Mauá de Tecnologia nos cursos de graduação e pós-graduação. Pesquisador e arquiteto de SW do Núcleo de Sistemas Embarcados (CEUN-IMT) em sistemas críticos. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial e ciência de dados aplicada, arquitetura web para aplicações na nuvem e sistemas microcontrolados. Como linha de pesquisa e estudos, tem interesse nos seguintes temas: Inteligência Artificial, Mineração de Dados, Big Data e Computação de Alto Desempenho.
Disciplinas
Big Data
30 h
30 h
Nesta disciplina o aluno aprenderá conceitos sobre Big Data de forma prática e irá coletar, limpar e analisar grandes volumes de dados usando softwares de código aberto como Hadoop e Spark. O aluno será capaz de realizar análises de dados em larga escala, predições e gerar visualizações que darão apoio a decisões orientadas a dados, ele também entenderá os desafios de aplicar ciência em cenários reais com grandes volumes de dados.
Inteligência em Negócios
30 h
30 h
Esta disciplina consiste em conectar dados e decisões de negócios. O principal objetivo é elucidar aos alunos por que certas decisões precisam ser baseadas em dados, apresentar ferramentas com plataformas reconhecidas do mercado para a área de BI.
Mineração e Análise de Dados
30 h
30 h
Esta disciplina consiste em desenvolver a capacidade técnica e analítica do aluno quanto a exploração de dados utilizando técnicas como KDD (knowledge-discovery in databases) e ferramentas de exploração, análise e visualização de dados para modelar e entender o ocorrido, com o intuito de extrair informações relevantes e conhecimentos dos dados e auxiliar a tomada de decisão baseado na análise do passado.
Projetos em Ciência de Dados
30 h
30 h
Na disciplina de Projetos em Ciência de Dados serão aplicados conceitos avançados de extração de informação e predição de cenários utilizando dados e problemas reais para empresas ou para sociedade. Neste módulo os alunos exercitarão as dimensões de Análise Preditiva e Prescritiva sobre um cenário real controlado, ou Análise Descritiva e Diagnostica sobre um grande volume de dados aplicando os conceitos de Big Data em um projeto real. O aluno deverá ser capaz de apresentar suas descobertas e insights aplicando técnicas aprendidas ao longo do curso.
Corpo Docente
Doutor na área de métodos quantitativos e informática pela FEA/USP. Possui mais de 10 anos de experiência na área de análise de dados. Atua há mais de 3 anos como cientista de dados líder na Datakron, participando de entregas de projetos de alta escala de dados nos segmentos como Telecom, energia e marketing digital.
Doutorado em códigos multinível LDPC, uma generalização de construção de reticulados e o uso de técnicas de shaping aninhado pela UFSC com período de sanduíche no Imperial College London por um ano. Mestrado em códigos multinível LDPC para alta eficiência espectral e com alta confiabilidade também pela UFSC. Professor de cálculo vetorial na Uniasselvi por um ano e meio. Autor de artigos para a Transactions on Information Theory do IEEE. Especialista em problemas de comunicação, teoria da informação, códigos corretores de erro e processamento de dados.
Graduado em Engenharia de Computação pelo Instituto Mauá de Tecnologia (2011); Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (2016). Atualmente é professor do Instituto Mauá de Tecnologia nos cursos de graduação e pós-graduação. Pesquisador e arquiteto de SW do Núcleo de Sistemas Embarcados (CEUN-IMT) em sistemas críticos. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial e ciência de dados aplicada, arquitetura web para aplicações na nuvem e sistemas microcontrolados. Como linha de pesquisa e estudos, tem interesse nos seguintes temas: Inteligência Artificial, Mineração de Dados, Big Data e Computação de Alto Desempenho.