Tecnologia
Pós-graduação
Pós-graduação em Ciência de Dados
420 horas

A Pós-graduação em Ciência de Dados é um curso abrangente que visa capacitar profissionais para atuar na vanguarda da tomada de decisão baseada em dados. Com foco na extração de conhecimento e insights valiosos a partir de grandes volumes de informações, o programa explora as ferramentas, técnicas e estratégias necessárias para transformar dados brutos em inteligência acionável, preparando o aluno para os desafios e oportunidades do mercado atual e futuro, que demanda especialistas capazes de orquestrar dados em prol de resultados estratégicos.

O currículo do curso aborda os fundamentos e a evolução do Big Data e da própria Ciência de Dados, diferenciando seus escopos e papéis, além de técnicas de visualização e processamento de grandes volumes de dados. A formação inclui uma sólida base em Estatística, Lógica de Programação e Introdução a Bancos de Dados (relacionais e NoSQL), essenciais para a manipulação e análise de dados. Complementarmente, são explorados Business Intelligence, Gestão de Sistemas de Informação, os aspectos éticos e legais do Direito Digital, e o Pensamento Científico, garantindo uma compreensão completa do ecossistema de dados e suas aplicações em Machine Learning e inovação.

Este curso é ideal para profissionais com formação em áreas como Tecnologia da Informação, Engenharia, Estatística, Matemática, Economia ou outras disciplinas quantitativas, que desejam migrar para a área de Ciência de Dados ou aprimorar suas habilidades existentes. É destinado a analistas de dados, desenvolvedores, gerentes de TI, consultores e todos que buscam se posicionar como especialistas na análise e interpretação de dados para impulsionar a inovação e o crescimento em suas organizações, transformando desafios em oportunidades através da inteligência de dados.

Introdução à EAD
Fundamentos teóricos e metodológicos da Educação a distância. Ambientes virtuais de aprendizagem. Histórico da Educação a Distância. Avaliação em ambientes virtuais de aprendizagem apoiados pela Internet.
Pensamento Científico
A ciência e os tipos de conhecimento. A ciência e os seus métodos. A importância da pesquisa científica. Desafios da ciência e a ética na produção científica. A leitura do texto teórico. Resumo. Fichamento. Resenha. Como planejar a pesquisa científica. Como elaborar o projeto de pesquisa. Quais são os tipos e as técnicas de pesquisa. Como elaborar um relatório de pesquisa. Tipos de trabalhos científicos. Apresentação de trabalhos acadêmicos. Normas das ABNT para Citação. Normas da ABNT para Referências.
Lógica de Programação
Linguagens de Programação. Representação gráfica e textual de algoritmos. Operações e expressões alfanuméricas. Estruturas Condicionais SE. Estruturas Repetitivas com Cadeias de Caracteres. Vetores. Matrizes. Arquivos de Dados. Procedimentos. Funções.
Introdução à Banco de Dados
Esta disciplina apresenta os fundamentos e a evolução dos bancos de dados, com foco nas tecnologias mais recentes do mercado. O conteúdo inclui: Modelagem de dados e conceitos essenciais de banco de dados. Estruturas de banco de dados relacionais e não relacionais. Linguagens de consulta de dados (SQL e NoSQL). Arquiteturas de bancos de dados em ambientes distribuídos e na nuvem. Implementação de segurança e integridade em bancos de dados modernos.
Estatística Básica
Fases dos métodos estatísticos. Aplicação das variáveis. População e a amostra. Amostragem. Distribuição de frequências. Elementos da distribuição de frequências. Tipos de distribuição de frequências. Gráficos de distribuição de frequência. Média aritmética como medida de tendência central. Outras medidas de tendência central. Medidas separatrizes. Tipos de medidas de variação ou dispersão. Gráficos estatísticos. Diagramas. Outros tipos de gráficos. Gráfico polar, o cartograma e o pictograma.
Big Data e Ciência de Dados
História e evolução do Big Data. Aplicabilidade das tecnologias de Big Data. Técnicas de visualização de dados. Onde aplicar Big Data. Conceitos e escopos da ciência de dados. Princípios e diferenças entre ciência de dados e big data. O papel e a importância do cientista de dados. Aplicações da ciência de dados. Processamento de grandes volumes de dados. Inteligência de negócio para Big Data. Bancos de dados para Big Data. Recuperação de informações. Técnicas de aprendizado de máquina. Gerência de dados e computação na nuvem. Bioinformática. Inovação tecnológica e novas tendências.
Business Intelligence
Introdução aos conceitos e aplicações de tecnologias Business Intelligence (BI): visão empresarial, ferramentas computacionais e relação com sistemas de gestão como Data Warehouse e Data Mining.
Gestão de Sistemas de Informação
O avanço da tecnologia e a organização digital. O profissional do século XXI. Gestão de tecnologia da informação. Informática: Hardware e Software. A área de TI e seus conhecimentos técnicos. Governança Corporativa e a Governança de TI. Sistemas de Informações Gerenciais (SIG). Gestão estratégica em Tecnologia da Informação. Big data e tecnologias exponenciais. IA na gestão de TI: riscos e conflitos.
Direito Digital
Sociedade da informação. Globalização. Ciberespaço. Domínio Público Internacional. Domínio do ciberespaço. Deep Web. Camadas da Internet. Cibercrimes. Espécies de cibercrime. Ciberterrorismo. Ciberespionagem. Administração e controle do ciberespaço. Modalidades. Militarização e desmilitarização. Copyright. Direito digital no Brasil. Lei dos crimes informáticos. Marco civil da Internet. Código de Processo Civil de 2015. Lei Geral de Proteção de dados.

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