PÓS-GRADUAÇÃO

MBA – DATA SCIENCE

APRESENTAÇÃO

É essencial que as organizações desenvolvam sua capacidade de pensar e criar suas estratégias baseadas na ciência de dados, O domínio da ciência de dados pelas empresas possibilitará uma melhor tomada de decisões, tornando-se um diferencial para os negócios. 

A procura por um Cientista de Dados é crescente e, atualmente, é um dos profissionais mais demandados e desejados em todos os setores. 

As oportunidades tendem a crescer ainda mais a partir do momento em que as empresas adotem uma cultura orientada a dados.

PRÉ – REQUISITOS

  • Visão de negócios.
  • Conhecimentos básicos de estatística.
  • Conhecimentos básicos de lógica de programação, lógica de programação e Banco de Dados relacionais.
  • Conhecimentos básicos em redes sociais em nível usuário.
  • Disponibilidade para leituras e estudos extraclasse.
  • Perfil hands-on.

PÚBLICO-ALVO

O MBA em Data Science da UniPaulistana é indicado para profissionais que atuam em diversos ramos e que desejam se desenvolver e migrar para uma atuação em BI e Data Science, assim como para aqueles que já são do universo da tecnologia e buscam uma especialização.

CARGA – HORÁRIA

360 horas – 12 meses

AULAS

Início: fevereiro /2023

Mensalidades 2023/1

Noturno – 12 Meses

R$ 689,70, ex-aluno e externo 50% de desconto R$ 344,85 (válido até o final do curso)


Matriz Curricular

Computação Aplicada à Ciência de Dados e Big Data16
Matemática aplicada à Ciência de Dados21
Programação Orientada a Dados com Phyton e "R"21
Visualização de Informações16
Aprendizagem por Máquina (Machine Learning)21
Teoria e Métodos em Análise de Dados21
Fundamentos Estatísticos Aplicados a Ciência de Dados21
Decisões Empresariais e Raciocínio Analítico21
Análise Preditiva21
Armazenamento e Recuperação de Dados21
Análise de Tecnologias para Big Data21
Análise das Mídias Sociais e Controle de Informações21
Inteligência Artificial21
Deep Learning18
Data and Cyber Security21
Auditoria de Sistemas, Governança, Risco e Compliance, Nova Lei da Informação e Sigilo de Dados21
Modelos Matriciais e Análise de Clusters21
Mineração de Dados16
TOTAL GERAL DO CURSO360