ESPECIALIZAÇÃO EM CIÊNCIA DE DADOS

Objetivo

Desenvolver profissionais com uma sólida formação em Ciência de Dados e torná-lo apto a desenvolver um projeto de Big Data Analytics, participando de atividades de concepção, projeto, desenvolvimento, validação, implementação, implantação e gestão de dados, com profundos conhecimentos de metodologias, técnicas e algoritmos.

Público Alvo

Analistas, Coordenadores e Gestores que querem utilizar os dados disponíveis no mundo digital, tanto na área de negócios quanto na área técnica de TI. Profissionais com perfil hands-on e visão gerencial.

Carga Horária

427

Horário

Aulas quinzenais aos sábados
08h - 12h/ 13h – 17h

Avaliações às sextas: 18h30 às 21h30

Investimento

1 de R$150,00 + 17 de R$450,00

Disciplinas

• Introdução à de Ciência de Dados (19 horas)
• Linguagem de Programação para Ciência de Dados (27 horas)
• Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão I (27 horas)
• Gestão do Conhecimento e Inteligência Competitiva (27 horas)
• Metodologias de Armazenamento e Recuperação de Dados (27 horas)
• Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados (27 horas)
• Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão II (27 horas)
• Tecnologias de Armazenamento e Recuperação de Dados (27 horas)
• Segurança da Informação (27 horas)
• Machine Learning I: Redes Neurais Artificiais (27 horas)
• Machine Learning II: Reconhecimento de Padrões (27 horas)
• Análise de Séries Temporais (27 horas)
• Técnicas de Qualidade de Dados em Big Data (27 horas)
• Sistemas de Apoio à Decisão e Business Intelligence (27 horas)
• Modelagem e Publicação de Indicadores em Dashboards (27 horas)
• Trabalho/Projeto de Conclusão do Curso (30 horas)

Observação

COORDENADOR DO CURSO: Fabiano Tavares

12 anos de experiência em Tecnologias da Informação. Mestre em Ciência da Computação.

Servidor público da Secretaria das Cidades do Governo do Estado do Ceará. Analista de Sistemas Sênior.

Pesquisador. Atuação na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional,

Recuperação de Informação e Business Intelligence.

Documentações necessárias para serem enviadas por e-mail:
- Diploma do curso Superior + Histórico acadêmico;
- RG e CPF;
- Comprovante de residência (atualizado).
* Declaração de possível concludente será aceita mediante avaliação de Histórico acadêmico.

Mais informações: (85) 3486-9101
dan@fbuni.edu.br
Whatsapp: (85) 99946.1219

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Anexo