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Tecnologia em Ciência de Dados EaD Educação a Distância

Apresentação / comunicação eficaz; capacidade de explicar modelos analíticos complexos e resultados.P5. O Mestrado em Ciência de Dados tem como objetivo principal proporcionar aos seus participantes uma formação atual e rigorosa, que lhes permita um bom domínio teórico e prático dos mais recentes conhecimentos verificados na área, numa perspetiva interdisciplinar e multidisciplinar, imprescindíveis para garantir uma boa inserção no mercado de trabalho. Primeiro, eles devem entender os objetivos e requisitos do projeto, bem como identificar as fontes de dados relevantes. Em seguida, eles coletam, limpam e organizam os dados, garantindo que estejam livres de erros e prontos para análise. Os Dados Pessoais são tratados com o nível de proteção legalmente exigido para garantir a sua segurança e prevenir a sua alteração, perda, tratamento ou acesso não autorizado, tendo em conta o estado da tecnologia.

Curso

O objetivo é proporcionar um conhecimento aprofundado das metodologias e conceitos fundamentais, de forma adotar o aluno da capacidade de atualização dos conhecimentos técnicos mais específicos e de acompanhar a rápida evolução deste setor. Esta licenciatura destina-se a todos os alunos finalistas do 12º ano que ambicionem tornarem-se Cientistas de Dados (Data Scientists). Assim, o ciclo de estudos é adequado a todos os alunos que pretendam obter uma formação aprofundada sobre as técnicas mais recentes de Ciência de Dados (Data Science) e de Inteligência Artificial (Artificial Intelligence), baseados em raciocínio lógico automático, métodos e técnicas de gestão de dados assim como em aplicações de aprendizagem máquina (Machine Learning). O curso de Ciência de Dados PUC-SP visa a formar profissionais preparados para trabalhar com grandes bases de dados e sistemas de informação, bem como para modular sistemas em diferentes aplicações.

cientista de dados graduação

Ciência de Dados

A Ciência de Dados dá, assim, suporte a decisões estratégicas e pode até auxiliar a avaliação de crédito e as transações em bolsa com base em algoritmos. A importância da Ciência de Dados é confirmada pelo relevo crescente de profissionais em grandes empresas e instituições, a nível internacional mas também a nível nacional, com competências em ciência de dados, incluindo análise de dados, processamento de dados, e prospeção de dados, entre outros. A nível internacional, várias empresas e instituições empregam os denominados Chief Data Officers (CDO), incluindo grandes instituições Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos bancárias, departamentos estatais, empresas web, entre outros exemplos. A ciência de dados representa uma área de conhecimento ubíqua na sociedade da informação atual, sendo expectável que a sua importância e relevo continue a crescer nos próximos anos. A graduação em Ciência de Dados abrange uma variedade de disciplinas, incluindo estatística, matemática, programação, computação em nuvem e aprendizado de máquina. Os alunos aprendem a coletar, analisar e interpretar dados complexos, bem como a desenvolver soluções de software para ajudar a visualizar e manipular esses dados.

  • O bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial da PUC-SP é o único curso no país a oferecer formação em Humanistic AI, abordagem de engenharia de sistemas inteligentes que observa políticas e diretrizes éticas em várias áreas, como finanças, segurança, saúde, propaganda e marketing.
  • São igualmente alvo de distinção todos os alunos que, durante o seu percurso académico, se destacam pela sua excelência académica nas diferentes unidades curriculares e cursos.
  • A Licenciatura em Ciência de Dados proporciona uma experiência de aprendizagem sem igual, onde os alunos se familiarizam com as mais recentes técnicas de inteligência artificial e machine learning.

O que é Ciência de Dados?

No caso de o Titular dos Dados ter de fornecer Dados Pessoais de terceiros, garante que está legalmente habilitado para o fazer, que informou o visado acerca do tratamento dos seus dados e se compromete a fornecer-lhe esta Política de Privacidade. Neste caso, o Titular dos Dados será o único responsável pelo cumprimento dessas obrigações e dever de informação aplicável. Programa inovador e rigoroso, com uma sólida formação em matemática, estatística, computação e gestão capaz de ir ao encontro dos novos desafios do ecossistema de negócios na era 4.0. O plano de estudos corresponde a 180 ECTS, dos quais 150 ECTS dizem respeito a unidades curriculares obrigatórias (os 5 primeiros semestres) e 30 ECTS correspondem https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ a unidades curriculares optativas (último semestre do curso), que serão escolhidas por cada Aluno, de entre um vasto leque de unidades curriculares disponíveis. O curso visa a formação de profissionais altamente especializados que irão permitir às organizações tirar partido do enorme volume de dados que atualmente têm ao seu dispor. Os novos desafios digitais, tanto na Indústria como na Investigação, conduziram a uma necessidade premente de oferecer, já hoje, formação multidisciplinar adequada ao desenvolvimento de capacidades de raciocínio matemático, estatístico e computacional, direcionados para o reconhecimento de padrões e construção de modelos de previsão e para a sua análise, interpretação e antecipação.

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A licenciatura permite formar profissionais com uma sólida formação em matemática e estatística, em computação e em gestão, com capacidade de ir ao encontro dos novos desafios e de responder ao ecossistema de negócios na era 4.0. O principal objetivo da NOVA IMS é formar profissionais capazes de ir além do convencional, usando técnicas pioneiras de ciência de dados para transformar Big Data em insights estratégicos e ações relevantes. Esta licenciatura é a garantia de carreira empolgante e gratificante na linha da frente da tecnologia e inovação. Aliada a uma ligação continuada à prática, através do recurso a trabalhos individuais e de grupo, a componente prática é reforçada colocando os alunos em contacto com dados e desafios reais, propostos por convidados de empresas financeiras e tecnológicas, da administração pública e de organismos relacionados com saúde e ciências humanas e sociais. Após conclusão, os licenciados terão ao seu dispor uma variedade de oportunidades de emprego e uma elevadíssima taxa de empregabilidade. A graduação em Ciência de Dados é crucial pois prepara profissionais para lidar com o enorme volume de dados gerados atualmente.

Universidade

  • É esta combinação virtuosa de competências que distingue este curso de outras ofertas.
  • Desta forma, o Mestrado proporciona formação avançada que permite complementar uma formação de base em áreas onde a Matemática, Estatística e Ciências de Computação tenham sido um pilar fundamental, de forma a alavancar competências analíticas, descritivas e preditivas nos mestrandos que possibilitem investigação ou aplicação avançada e inovadora.
  • Por meio de uma formação sólida, o egresso pode conquistar boas colocações no mercado, empreender projetos inovadores e continuar os estudos dentro ou fora do Brasil.
  • De igual modo, a ENSILIS poderá partilhar dados com entidades públicas que tenham legitimidade legal para proceder ao tratamento dos dados em questão, como DGES, Administração Pública, Entidades Sindicais, Instituições Bancárias, Seguradoras, Agências de Viagem, Entidades Formadoras, bem como a auditores internos e externos da ENSILIS.

Entre as empresas parceiras está a IBM, que permite o acesso ao conteúdo exigido em exames para duas certificações em Big Data (IBM Certified Data Architect – Big Data e IBM Certified Data Enginner – Big Data) e para uma certificação em Inteligência Artificial (IBM Watson). A parceria de pesquisa com a École Supérieure d’Informatique Appliquée aux Métiers (Éstiam), localizada em Paris, possibilita aos alunos o desenvolvimento de projetos em contexto internacional. O mercado de trabalho para o cientista de dados é bastante promissor, em razão do vertiginoso avanço tecnológico, especialmente da Inteligência Artificial. Entre outras possibilidades, o profissional pode atuar em empresas de tecnologia de informação, instituições financeiras (bancos e corretoras de investimentos), empresas de marketing, telecomunicações e entretenimento, universidades e centros de pesquisa, hospitais e empresas de seguro-saúde, órgãos governamentais e empresas de segurança cibernética. O curso é multidisciplinar e se encontra na junção das áreas de Computação, Estatística e Matemática.

  • A licenciatura em Ciência de Dados e Gestão é um programa inovador e rigoroso que integra três áreas científicas bem desenvolvidas na Universidade Europeia, nomeadamente a Matemática e a Estatística, as Ciências Empresariais e a Computação, e emerge da aposta estratégica na formação STEM (“Science, Technology, Engineering, and Mathematics”).
  • O maior portal de cursos, capacitação e educação em tecnologia e desenvolvimento do Brasil.
  • Também será formado para lidar com bancos de dados, inteligência artificial e suas várias técnicas e aplicações (aprendizado de máquina, mineração de dados e textos e processamento de linguagem natural), visualização de dados e informação, conceitos matemáticos e estatísticos de base, modelagem estatística de problemas, análise estatística de dados e inferência e técnicas de otimização.
  • O Trabalho de Projecto será avaliada por um júri em provas públicas, após a confirmação por parte do orientador de que esta está concluída e se encontra em condições de ser apresentada em provas públicas.
  • E é por este aumento tão acentuado deste tipo de necessidades que o Instituto Global McKinsey previu uma lacuna na oferta versus procura por Cientistas de Dados.

Esta disciplina visa potenciar a compreensão dos estudantes sobre sistemas de gestão de base de dados (SGBD) distribuídos. Centra-se em fornecer competências práticas em projecto, implementação e gestão destas bases de dados, considerando desafios como a replicação e fragmentação. A unidade curricular destaca a importância de garantir a consistência e durabilidade dos dados em ambientes distribuídos, assim como a integração eficiente de múltiplas bases de dados. Finalmente, procura fomentar uma visão crítica e analítica nos alunos sobre as tendências e inovações futuras neste domínio. Há aulas no estilo tradicional, com aulas teóricas e teórico-práticas, e também laboratórios práticos. Porém, boa parte do curso está focada no uso de metodologias ativas de ensino, em que o aluno assume maior protagonismo no processo, com estratégias baseadas na resolução de problemas (problem-based learning) e aulas invertidas (flipped classroom).

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