Pós-Graduação
MBA em Data Science (Ciência de Dados)
R Studio, Data Mining, Estatística, R, Análise de Dados, Data Analytics, Séries Temporais, Markdown, Visualização de Dados, Text Mining, Weka, Gephi, TF-IDF
Domine a análise, leitura e tratamento de dados e aprenda a transformar data de redes sociais, mobile, processos corporativos e IoT em resultados, usando as principais ferramentas do mercado de trabalho: R Studio, R Markdown, Weka e Gephi.
A pós-graduação MBA em Data Science do Infnet é voltada aos profissionais que desejam guiar e aumentar a assertividade das decisões de um negócio sem precisar dominar programação em profundidade.
Próxima turma
28/01/2025
Dias da semana
Terça e Quinta
Horário das aulas
20h00 às 22h00
Disciplinas e competências
- Instalar o Gephi e carregar uma base de dados para análise
- Identificar influenciadores, pontos de colapso e nós mais importantes de uma rede
- Identificar diferentes comunidades em Redes Sociais
- Criar para diferentes bases de dados análises usando os conceitos de Redes Complexas
Complementares:
- Acessar dados de APIs de dados públicos e estruturar como análise de redes
- Analisar diferentes informações organizacionais voltadas para o meio empresarial
- Acessar informações provenientes de redes sociais como Twitter, Facebook e Instagram
- Fazer análises baseadas em dados georreferenciados
- Usar os conceitos de Redes para além de dados sociais
- Apontar as implicações da Lei Geral de Proteção aos Dados na coleta e análise
- Coletar, organizar e gerenciar as informações para Inteligência de Negócio
- Criar uma base de dados baseado em técnicas de Web Crawler e Web Scrapping utilizando ParseHub
- Realizar mineração de texto de maneira automática usando scripts e serviços
- Criar visualizações para ilustrar a mineração de texto
- Demostrar o relacionamento entre palavras e entidades
Complementares:
- Aplicar modelos de inteligencia artificial em bases textuais, especialmente na descoberta de tópicos
- Estruturar dados contidos em documentos para descoberta de informações
- Utilizar APIs de algoritmos em nuvem como Google NLP e TextRazor
- Realizar a limpeza de uma base textual para entender a mensagem relevante
- Utilizar de scripts em R com foco em mineração de texto
- Explorar dados com a plataforma R Studio Cloud
Instalar pacotes em R para análise de dados - Calcular medidas estatísticas básicas usando R
- Criar um histograma em diferentes bases de dados
- Criar gráficos usando a ferramenta ggplot
Complementares:
- Utilizar os pacotes de R voltados para análise de dados: tidyverse
- Preparar dados através de funções de transformação
- Realizar análises georreferenciadas de dados
- Criar gráficos usando facets e objetos geométricos
- Criar gráficos usando sistemas com coordenadas geográficas
- Descrever a distribuição de um conjunto de dados através de medidas estatísticas
- Realizar a inferência estatística em uma base de dados
- Manipular base de dados com dados faltantes e outliers
- Criar um dashboard usando R Markdown e Shiny
- Criar relatórios utilizando a ferramenta RMarkdown
Complementares:
- Correlacionar variáveis distintas dentro de uma base
- Realizar análise exploratória utilizando visualização e transformação de dados
- Desenvolver as etapas de KDD, principalmente preparação de dados
- Utilizar diferentes bases de dados voltadas para o mercado do próprio aluno
- Utilizar uma base de dados temporal armazenada em formato CSV ou SQL
- Identificar a diferença entre processos determinísticos e estocásticos
- Criar gráficos com séries temporais
- Calcular a tendência e a sazonalidade de séries temporais para diferentes bases de dados
Complementares:
- Projetar um serviço de predição baseado em dados temporais
- Identificar padrões em dados históricos para realizar previsões de tendência
- Utilizar modelos estatísticos e matemáticos para prever resultados futuros
- Acessar uma base de dados utilizando SQL
- Instalar pacotes de tratamento de séries temporais
- Utilizar a funcionalidade Forecast do pacote de séries temporais
- Aplicar um modelo preditivo para uma base de dados do mundo real
Complementares:
- Acessar dados de diferentes APIs e Base de dados estruturadas
- Criar relatórios baseados em dados temporais para estimar demanda
- Instalar e utilizar uma plataforma de fluxo de dados
- Aplicar um modelo não-supervisionado para organização de dados usando K-médias em R
- Utilizar um algoritmo de clusterização hierárquica
- Criar a segmentação de dados de uma grande base de dados (Big Data)
- Validar os resultados da segmentação com métricas de qualidade
Complementares:
- Analisar e interpretar grandes volumes de dados e informações não estruturados
- Interpretar as diferentes medidas de similaridade entre dados
- Desenvolver as etapas de KDD, principalmente preparação de dados
- Aplicar conceitos de qualidade de dados relacionados a ISO 8000
- Criar apresentações e relatórios com R Markdown
- Publicar apresentações e relatórios em ambientes públicos
- Segmentar uma base de clientes de uma loja online
- Segmentar uma base com dados georreferenciados
Complementares:
- Criar dashboards usando ferramentas como Tableau e PowerBI
- Construir uma análise de fatores baseadas em algoritmos como PCA e NMF
- Utilizar algoritmos voltados para grande volumes de dados como: CLARA
- Duração:11 meses
Sobre a Pós
No caso das pós-graduações lato sensu, como cursos e especializações tradicionais ou MBAs, conforme disposto na página do próprio Ministério da Educação, elas não precisam ser reconhecidas pelo MEC.
O que é necessário é que as instituições de ensino que ofereçam esses cursos de pós-graduação lato sensu sejam credenciadas pelo MEC.
Consulte aqui o cadastro da Instituição no Sistema e-MEC
Neste curso de pós-graduação MBA em Data Science (Ciência de Dados), você terá uma verdadeira experiência de sala de aula, participando por áudio e vídeo, tirando dúvidas com os professores e construindo seu networking.
São 64 aulas interativas ao vivo e sete dias por semana de aprendizado na comunidade online do EAD. Você tem o apoio de professores dedicados ao longo do curso, que são experts no assunto, e aprende junto com uma turma EAD de profissionais de todo o Brasil.
O curso de pós-graduação em Data Science (Ciência de Dados) EAD é para:
- Gestores que desejam fortalecer o uso de dados em suas organizações.
- Profissionais que buscam tomar decisões mais assertivas a partir do
tratamento e análise de dados. - Profissionais de quaisquer áreas que analisam dados proveniente de redes sociais, jornais, fontes públicas e de comportamentos do consumidor.
- Profissionais que atuam ou desejam atuar na transformação digital de organizações .
Não, programação não é um pré-requisito para este curso de pós-graduação MBA em Data Science (Ciência de Dados) EAD. O curso ensina os fundamentos da programação necessários ao trabalho em Data Science (Ciência de Dados).
O aluno precisa estar disposto a aprender a programar, ainda que este não seja um curso de pós-graduação para formar programadores.
O profissional formado no curso MBA em Data Science (Ciência de Dados) EAD pode tornar-se um Analista ou Arquiteto de Dados, Cientista de Dados ou Analista de Business Intelligence (BI).
No entanto, muitos buscam o curso de pós-graduação para se tornarem melhores profissionais em suas carreiras atuais. Um profissional capaz de buscar, tratar e analisar dados para tomar decisões assertivas traz melhores resultados para sua organização.
Para assistir às aulas do curso de pós-graduação Ciência de Dados EAD, basta um celular com câmera e boa conexão internet wifi ou 4g, mas será bem mais produtivo se você usar um desktop ou notebook com câmera e um confortável fone de ouvidos, que é a configuração recomendada para a modalidade EAD.
Para fazer os trabalhos do curso em Ciência de Dados e enviar pelo Moodle, você deve usar um computador com configuração mínima Core i3, 4gb de RAM (recomendável 8gb) e internet de boa qualidade.
Ao tornar-se aluno da pós-graduação Ciência de Dados EAD, você terá direito a uma conta no G Suite do Google e acesso a todas as VMs (Virtual Machines) necessárias para seu aprendizado, assim como instruções para baixá-las e utilizá-las durante o curso de pós-graduação.
FERNANDO FERREIRA
O Prof. Fernando Ferreira coordena o curso de pós-graduação MBA em Data Science (Ciência de Dados) EAD, que é ministrado por professores do quadro permanente do Infnet e especialistas convidados para disciplinas específicas.
Fernando é um dos pioneiros em Data Science no Brasil, professor e coordenador da pós-graduação do Infnet desde seu início. É doutor em Inteligência Artificial pela Coppe/UFRJ e mestre em Engenharia Elétrica. Atua hoje diretamente no mercado de Data Science (Ciência de Dados), sendo cofundador da Twist Systems.
Faculdade Infnet
Referência em Tecnologia
Referência em Tecnologia
+30 000
Alunos Formados
30 ANOS
de História
+35
Graduações e Pós
Você só encontra no Infnet
Curso Flexível
As aulas da pós-graduação Ciência de Dados EAD são ao vivo e ficam gravadas para você assistir conforme sua disponibilidade.
Ferramentas
O curso EAD em Ciência de Dados do Infnet aborda as principais ferramentas usadas no mercado de trabalho de Data Science (Ciência de Dados): R Studio, R Markdown, Weka e Gephi.
Criação de portfolio
Durante o curso de pós-graduação Ciência de Dados EAD, você desenvolve projetos reais de Data Science (Ciência de Dados) como portfólio de suas novas habilidades.
ensina do início
A pós-graduação Ciência de Dados EAD não exige conhecimento prévio de programação, permitindo ao aluno estudar os conceitos necessários durante o curso.
Biblioteca Virtual
Ao tornar-se aluno do EAD, você garante acesso a biblioteca online com mais de 35 mil livros, vídeos e tutoriais de editoras como: Wiley, Pearson, O'Reilly, McGraw-Hill, Sybex, Apress, For Dummies
Foco em negócios
Este curso MBA em Data Science (Ciência de Dados) foi feito para profissionais e gestores aumentarem a assertividade de suas decisões sem precisar dominar programação em profundidade.
Há 30 anos formando profissionais de Tecnologia
O Infnet se destaca como uma instituição de ensino superior com três décadas de tradição no ensino de tecnologia. Desde sua fundação em 1994, a Faculdade tem sido influente nesse campo, desenvolvendo continuamente os principais profissionais da área e conquistando reconhecimento na indústria.
Professores de mercado
Nosso corpo docente é formado por professores de mercado, que combinam experiência profissional na área, certificações, experiência de ensino e titulação acadêmica.
Parcerias educacionais
O Infnet tem parceria institucional com diferentes fornecedores de tecnologia e organizações, o que favorece a oferta de cursos atualizados e alinhados com o mercado de trabalho.
Acesso à recursos exclusivos
Temos grande experiência em pós-graduações do campo da tecnologia, proporcionando aos alunos processos, métodos e materiais acesso a materiais como vídeos, livros e guias de estudos das principais editoras de tecnologia do mundo, tais como: Apress, Packt Publishing, Pearson, O’Reily, Sams, Cisco Press, McGraw-Hill, Sybex, entre outras.
*Esses são alguns exemplos de parcerias do Infnet, não necessariamente esta pós-graduação em questão possui essas parcerias. Para saber mais, consulte a nossa equipe de consultores através do atendimento inteligente ao fim da página.
Professores experts em Ciência de Dados
O time de professores do curso de pós-graduação Ciência de Dados EAD, naturalmente, pode ser alterado ao longo do tempo.
Como o aluno aprende?
Através destas 6 formas complementares descritas abaixo, juntas a nossa solução integrada de Moodle, Zoom, Comunidade online, Biblioteca online e GSuite, o aluno tem os mesmos benefícios, laboratórios, networking e aprendizado de uma pós presencial, mas sem sair de casa.
Ao vivo e flexível
Você assiste e participa das aulas, podendo tirar dúvidas e trocar experiências com professores e colegas.
Caso precise faltar ou queira rever conteúdos, você também tem a possibilidade de assistir as aulas gravadas quantas vezes quiser.
Conteúdos premium
Nossos alunos têm acesso a vídeos, livros e guias de estudos premium das principais editoras de tecnologia do mundo, tais como: Apress, Packt Publishing, Pearson, O’Reily, Sams, Cisco Press, McGraw-Hill, Sybex, entre outras.
Projetos práticos
Durante todas as disciplinas o aluno coloca em prática o que aprende através do desenvolvimento de projetos reais baseados nos desafios das empresas.
A avaliação é feita de forma igual ao mercado, considerando as habilidades desenvolvidas pelo aluno.
Tempo de aprendizado
Disciplinas com duração pensada para o profissional conciliar suas obrigações diárias e conseguir estudar propriamente cada tema.
O tempo de formação das pós permite que o aluno aprenda novos softwares e ferramentas de trabalho de forma adequada.
Comunidade Infnet
Nossos alunos também constroem seu networking através de nossa comunidade online, onde podem se comunicar e interagir com outros alunos e professores.
A comunidade online permite o compartilhamento de materiais e oportunidades a respeito de cada área.
Ciclo de Atividades
Oferecemos atividades complementares, como webinars e eventos online com especialistas da área.
Durante as atividades, tratamos de diversos assuntos relevantes para a empregabilidade do profissional.
Depoimentos de alunos
Mestre em economia, professor e Gestor de Investimentos Certificado pela Anbima (CGA) e Habilitado na CVM
PH.D em Political Science e atua como general manager na Poliarco Political Intelligence
Produtor de Conteúdo na Red Dot Content
É interessante ter um MBA Data Science para a carreira em Ciência de Dados em 2024?
A ciência de dados emergiu como uma das áreas mais promissoras e empolgantes do mundo atual dos negócios. Com a crescente quantidade de dados disponíveis e a necessidade de insights para impulsionar a tomada de decisões estratégicas, os profissionais de ciência de dados tornaram-se indispensáveis em muitas organizações. Nesse contexto, um MBA pode desempenhar um papel crucial para impulsionar a carreira de um cientista de dados.
Embora uma graduação em ciência de dados, estatística, matemática ou áreas afins seja fundamental, a obtenção de um MBA oferece uma vantagem competitiva adicional. A ciência de dados não se limita apenas à análise técnica; ela também exige habilidades de liderança, compreensão dos aspectos de negócios e a capacidade de traduzir insights em estratégias empresariais acionáveis – aspectos bem trabalhados pelo MBA, devido ao seu foco em gestão empresarial.
Dúvidas frequentes
A Faculdade Infnet é referência em tecnologia.
Nossa trajetória de pioneirismo no ensino das tecnologias da Internet no Brasil marca um diferencial que nenhuma outra instituição de ensino de TI do mercado brasileiro possui: décadas de experiência acumuladas em educação na área específica de tecnologia, refletidas na formação de gerações de profissionais de destaque que colocamos no mercado desde 1994.
No caso das pós-graduações lato sensu, como especializações tradicionais ou MBAs, conforme disposto na página do próprio Ministério da Educação, elas não precisam ser reconhecidas pelo MEC:
“Observados esses critérios, os cursos de especialização em nível de pós-graduação independem de autorização, reconhecimento e renovação do reconhecimento (o que lhes garante manter as características de flexibilidade, dinamicidade e agilidade), desde que oferecidos por instituições credenciadas”¹.
O que é necessário é que as instituições de ensino que ofereçam esses cursos de pós-graduação lato sensu sejam credenciadas pelo MEC.
Nossa qualidade foi reconhecida pelo MEC, que conferiu conceito máximo (5) para a modalidade EAD da instituição.
Portaria 529 de 14/06/2013. Essas informações são públicas, o próprio candidato pode encontrá-las no site: emec.mec.gov.br/
Este nível de qualidade só é possível pela metodologia que combina aulas ao vivo e o aprendizado através do desenvolvimento de projetos com desafios reais da profissão. Além disso, a metodologia de avaliação por competências aproxima os alunos do mercado de trabalho.
Neste curso, você terá as mesmas oportunidades de aprendizado que em uma pós-graduação presencial, com aulas ao vivo, colegas de classe, trabalhos e indicação de conteúdos adicionais para estudar.
Para nós, pós-graduação não pode ser videoaula gravada anos atrás para autoestudo, por isso nossas aulas são ao vivo. É uma pós-graduação de verdade, com aulas de verdade.
Sim, o certificado do curso de pós-graduação MBA em Data Science na modalidade Live é o mesmo de uma pós-graduação presencial.
Informações e valores
A Faculdade Infnet valoriza o seu tempo! Por isso, disponibilizamos a Íris, nosso atendimento inteligente, para que você possa obter informações sobre o curso de seu interesse a qualquer hora do dia. Se preferir falar com um de nossos consultores ao vivo, fique tranquilo! Ao finalizar esse atendimento, estaremos prontos para te ajudar sem demora, durante o horário comercial.
