Engenharias e Tecnologias
Modalidade
Online
Início das aulas
A definir
Horário
A definir
Objetivos
Projetar, desenvolver e/ou aplicar, e explorar modelos analíticos para realizar o cruzamento inteligente de dados e informações, a fim de tornar possível a descoberta de conhecimento aplicável ao planejamento de estratégias e ações mais assertivas para a tomada de decisões.
A quem se destina
Profissionais de diferentes áreas, com conhecimento em informática ou com experiência como usuário de softwares analíticos, e que ocupam papéis de tomada de decisão em empresas ou no seu trabalho.
Profissionais da área de TI com interesse na formação cientista de dados, profissionais da área de marketing, engenheiros, pesquisadores das diversas áreas do conhecimento, consultores da área de TI, profissionais da área da saúde, entre outros.
Carga horária
360
Plano de Execução Curricular e Corpo Docente Previstos
DISCIPLINASMódulo 1: PREPARAÇÃO E ARMAZENAMENTO DE DADOS
- Introdução à Ciência de Dados
- Big Data: do Relacional ao Não-Relacional
- Extração, Transformação e Integração de Dados
- Sistemas de Armazenamento e Processamento para Big Data
Módulo 2: TÉCNICAS E FERRAMENTAS DE ANÁLISE DE DADOS
- Métodos de Análise com Base em Estatística Aplicada
- Aprendizado de Máquina I: Introdução e Métodos Não-Supervisionados
- Aprendizado de Máquina II: Métodos Supervisionados
- Aprendizado de Máquina III: Redes Neurais e Deep Learning
- Ferramentas de Aprendizagem de Máquina para Big Data
Módulo 3: PROJETO, VISUALIZAÇÃO E ANÁLISE DE RESULTADOS
- Inteligência de Negócios
- Ferramentas Visuais para Análise de Dados e Inteligência de Negócios
- A Ética na Inteligência Competitiva
- Metodologia Científica: Projetos de Ciência de Dados
Prof. Dr. Carine Geltrudes Webber
Prof. Es. Daniel Antônio Faccin
Prof. Dr. Daniel Luis Notari
Prof. Dr. Helena Graziottin Ribeiro
Prof. Dr. Henrique Dias Pereira dos Santos
Prof. Dr. Ivaine Taís Sauthier Sartor
Prof. Dr. Mateus Panizzon
Prof. Dr. Renata de Paris
Prof. Dr. Stanley Loh