Ciência de Dados
Lato Sensu
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Domine as principais tecnologias para impulsionar a sua carreira
Curso com descontos de até 65%
Sobre o curso
O mercado corporativo atual gera um volume massivo de informações a cada segundo, exigindo especialistas capazes de extrair inteligência de negócios a partir de bases complexas. O domínio da análise estatística e do Big Data tornou-se o grande diferencial competitivo para corporações que baseiam suas operações em dados concretos para otimizar processos e maximizar a rentabilidade financeira.
A Pós-Graduação em Ciência de Dados da UNIASSELVI aprofunda o conhecimento técnico necessário para estruturar ambientes analíticos de alta performance e gerenciar a segurança da informação. A matriz curricular explora a arquitetura de coleta de dados com ferramentas robustas como Hadoop e Spark, além de fundamentos avançados de Business Intelligence.
Matricule-se na Pós-Graduação em Ciência de Dados da UNIASSELVI e prepare-se para conduzir projetos tecnológicos complexos e impulsionar os resultados da sua empresa com excelência acadêmica.
Matriz Curricular
- 1- Tópicos Especiais em Gestão
- 2- Gestão da Segurança da Informação
- 3- Gerenciamento das Partes Interessadas, de Competências e Ferramentas de TI para Projetos
- 4- Análise Estatística de Dados
- 5- Análise de Dados Usando Dashboards
- 6- Fundamentos de Big Data
- 7- Arquitetura de Coleta e Armazenamento de Dados: Hadoop e Spark
- 8- Big Data Analytic e a Tomada de Decisões
- 9- Fundamentos em Business Intelligence
- 1- Metodologia do Ensino Superior
- 2- Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo Científico
- 3- Metodologia do Trabalho Científico
Mercado de Trabalho
A estruturação e a análise de volumes massivos de informações representam escolhas estratégicas para profissionais de tecnologia e finanças que buscam posições de alta responsabilidade. Instituições bancárias, indústrias e empresas de varejo digital precisam continuamente de especialistas para organizar bancos de dados não estruturados e extrair relatórios preditivos.
Com o diploma em mãos, você se qualifica para assumir o planejamento e a execução de estratégias orientadas a dados, encontrando oportunidades consistentes em diferentes ramos, como:
-
Engenharia de dados e arquitetura de Big Data;
-
Análise de inteligência de negócios (Business Intelligence);
-
Consultoria técnica em estatística preditiva e Analytics;
-
Supervisão de segurança da informação corporativa;
-
Gerência de projetos de TI orientados a dados.
Por que escolher a
UNIASSELVI?
Resolução CNE/CES nº 1, de 6 de abril de 2018 do MEC, somente alunos que concluíram a Graduação podem ingressar em um curso de Pós-Graduação. Para aqueles que ainda não colaram grau na Graduação, ao final deste programa, será emitido um certificado de aperfeiçoamento.
Flexibilidade total para estudar onde e quando quiser, com trilhas de aprendizagem interativas e apoio de tutor exclusivo.
Equilíbrio entre autonomia e encontros com tutor para aprofundar conteúdos de forma progressiva.
Suporte próximo de tutores experientes para orientar sua jornada acadêmica e profissional.
Aprendizado conectado ao mercado, com materiais que ampliam sua atuação profissional.
Cada disciplina concluída gera um certificado parcial, permitindo aplicação imediata no mercado.
Interação e networking com avaliações digitais e fóruns para troca de experiências.
Confira notas, acesse as trilhas de aprendizagem e estude com materiais didáticos digitais no Leo App.
Perguntas Frequentes
O que vou aprender na Pós-Graduação em Ciência de Dados?
O aluno aprende a coletar, armazenar e tratar grandes volumes de informações com segurança. A matriz curricular aborda a estatística analítica, as ferramentas de Big Data e as práticas essenciais para desenhar painéis de controle (dashboards) que orientam as decisões empresariais.
Ao longo da formação técnica, você dominará pilares executivos fundamentais para a tecnologia corporativa, tais como:
-
Arquitetura de coleta e armazenamento (Hadoop e Spark);
-
Análise estatística e inteligência de negócios (BI);
-
Gerenciamento de competências e ferramentas para projetos;
-
Gestão estratégica da segurança da informação.
Quais são as principais áreas de atuação para quem conclui a especialização?
O especialista atua em corporações que necessitam de estruturação tecnológica para prever tendências de mercado e analisar o comportamento do consumidor. O setor financeiro, o comércio eletrônico e a área de logística estão entre os segmentos que mais demandam esses talentos.
O profissional certificado encontra demanda contínua para trabalhar e desenvolver projetos em:
-
Departamentos de engenharia e arquitetura de dados;
-
Setores de inovação e Business Intelligence;
-
Consultorias independentes de Analytics;
-
Centros de tecnologia focados em auditoria de segurança.
Qual é o perfil ideal para cursar a Pós-Graduação em Ciência de Dados?
A qualificação é indicada para graduados em ciências exatas, tecnologia da informação, economia ou administração que buscam aprofundar suas competências analíticas. O perfil atende a quem já atua no mercado e deseja embasamento técnico para trabalhar com estatística e Big Data.
A certificação entrega o conhecimento exigido para o especialista que precisa organizar relatórios gerenciais pesados e transformar números em estratégias financeiras sólidas para o crescimento da companhia.
Quais ferramentas e tecnologias são abordadas no curso?
A especialização garante o aprofundamento nas metodologias e nos softwares exigidos pelas corporações do setor de inovação. O programa explora os conceitos para a criação de arquiteturas de dados escaláveis e o processamento de informações em alta velocidade.
Durante os módulos, o estudante desenvolve competências no uso de tecnologias de ponta, incluindo:
-
Hadoop e Spark para coleta e armazenamento estruturado;
-
Sistemas de visualização e construção de dashboards;
-
Ferramentas integradas de Big Data Analytics;
-
Sistemas de gerenciamento e proteção da informação.
Como a Pós-Graduação contribui para o crescimento na carreira?
O diploma confere o embasamento técnico necessário para que o profissional participe ativamente das decisões estruturais do negócio. A certificação comprova o domínio de metodologias analíticas, um requisito frequentemente exigido para assumir posições seniores em equipes de engenharia de software.
Essa expertise torna o especialista altamente requisitado. O aprofundamento constante abre portas para progressões salariais e a assunção de responsabilidades táticas sobre o futuro tecnológico da operação corporativa.
O certificado da UNIASSELVI é reconhecido no mercado?
Sim, a certificação possui total validade acadêmica e profissional, sendo devidamente chancelada pelas normativas do Ministério da Educação (MEC). O diploma de pós-graduação Lato Sensu agrega forte peso ao currículo e é amplamente valorizado em processos seletivos de companhias multinacionais.
A modalidade EAD descomplica a jornada de estudos do profissional corporativo que possui uma rotina intensa, entregando um conteúdo de excelência e garantindo que o especialista conclua a qualificação com um diploma de grande credibilidade no ambiente tecnológico.
A estruturação e a análise de volumes massivos de informações representam escolhas estratégicas para profissionais de tecnologia e finanças que buscam posições de alta responsabilidade. Instituições bancárias, indústrias e empresas de varejo digital precisam continuamente de especialistas para organizar bancos de dados não estruturados e extrair relatórios preditivos.
Com o diploma em mãos, você se qualifica para assumir o planejamento e a execução de estratégias orientadas a dados, encontrando oportunidades consistentes em diferentes ramos, como:
Engenharia de dados e arquitetura de Big Data;
Análise de inteligência de negócios (Business Intelligence);
Consultoria técnica em estatística preditiva e Analytics;
Supervisão de segurança da informação corporativa;
Gerência de projetos de TI orientados a dados.
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Curso em conformidade com a Resolução n° 1 de 06/04/2018, que estabelece normas para o funcionamento de cursos de pós-graduação lato sensu, em nível de especialização.