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

Início do Curso
Agosto de 2020
Horário
Das 19h às 22h30
Dias de aula
Terças e quintas-feiras

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

Até 30 de junho R$ 1.280,00 
Até 31 de julho R$ 1.380,00 
Após 31 de julho R$ 1.580,00

DESCONTOS

Ex-aluno graduado na Mauá: 10%
Grupos (2 ou mais alunos): 10%
Associados da AEXAM (ex-alunos): 15%
Ex-aluno graduado na Mauá em 2019: 30%
Empresas conveniadas (a consultar)

Veja opção de financiamento
por módulo
Taxa de Reserva: R$280,00

O pagamento poderá ser efetuado por meio de boleto, cartão de débito ou crédito.
Na efetivação da matrícula essa Taxa de Reserva será deduzida do valor da matricula. Em caso de desistência da matrícula o valor da taxa de reserva não será devolvido e a retenção se faz necessária para pagamento das despesas administrativas relativas ao processo seletivo, conforme preconizado no Código de Defesa do Consumidor. Caso não haja número de alunos interessados para formação de turma, o valor correspondente à Taxa de Reserva será devolvido integralmente.

 

Coordenação

Tiago Sanches da Silva

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

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

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

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

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

Alcides Carlos de Araújo

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.

Paulo Ricardo Branco da Silva

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.

Tiago Sanches da Silva

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.

>