Data Science e Big Data -Tecnológico

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Apresentação:

As demandas da transformação digital e da indústria 4.0 redimensionaram os processos de gestão, de produção, de serviços e de produtos, exigindo uma maior conectividade, integração, assertividade, predição, antecipação, produtividade e eficiência das empresas e das organizações, sustentadas por tecnologia, inteligência e informação: Data Science, Big Data e Machine Learning, visto os desafios dos mercados existentes, dos emergentes e a mudança de mindset do mundo e dos negócios.

Perfil do Egresso:

Profissionais capacitados para atuação no uso e na aplicação dos principais métodos, ferramentas, modelos e tecnologias de análise de dados existentes associados à Inteligência Artificial, Machine Learning e ao Business Analytics.

Áreas de Atuação:

Empresas, organizações e instituições públicas e privadas, bem como indústria e comércio, visto a importância do Data Science, do Big Data e do Machine Learning para a gestão, a operação, o funcionamento, a produtividade, a sustentabilidade, a escalabilidade e a rentabilidade dos negócios.

Diferenciais:

Currículo baseados em competências, estruturando para o desenvolvimento de hard skills e soft skills para a formação de um profissional competente e aderente aos cenários voláteis, incertos e complexos atuais. Metodologia inovadora com a utilização de cases, projetos, laboratórios e percursos formativos para uma experiência de formação diferenciada.

DISCIPLINA
A arquitetura cloud, edge e fog computing como serviço e solução para armazenamento e processamento de dados
A ciência de dados e o design de dashboards
A inteligência artificial, machine learning e deep learning em big data analytics
A lógica do pensamento computacional e a automatização de tarefas
A visualização de dados, o design thinking para cientistas dos dados e o processo de dashboard
Armazenamento de dados e arquiteturas para data warehouse e big data
As leis e os princípios de ética para dados e analytics e a responsabilidade profissional
Big data analytics por meio de técnicas e métodos estatísticos
Business Analytics e suas aplicações nos negócios, nas redes sociais e no text mining
Como montar uma startup e empreender no contexto de data science e big data: passos finais
Data science, big data e o uso dos dados como fonte de conhecimento e inovação
Empreendedorismo e Inovação no contexto de data science e big data
Ferramentas e ambientes de programação para big data analytics: análise estatística
Ferramentas e ambientes de programação para big data analytics: machine learning
Os clusters computacionais, plataformas de container e de processamento distribuído em big data
Preparação dos dados em big data: data cleaning, integração, redução e transformação dos dados
Preparação dos dados em big data: data cleaning, integração, redução e transformação dos dados
Projeto Institucional I
Projeto Institucional II
Projeto Institucional III
Projeto Institucional IV
Técnicas e Tecnologias para Extract, Transform e Load (ETL) em big data
Validação e medidas de desempenho para modelos preditivos e descritivos em big data
Professores Mestres e Doutores
Certificado pelo MEC
Material Didático Unesc