Apresentação

Atualmente o volume de dados gerado diariamente, seja por uma simples curtida no Facebook ou até o upload de vídeos ou fotos no Instagram, é enorme. A cada 10 minutos, o volume de dados gerados no mundo todo é maior do que o volume de dados gerados desde a pré-história até o ano de 2003. Junto com esse aumento na geração de dados também aumentou a nossa capacidade de processamento. Desde os anos 1970 a cada dois anos a nossa capacidade de processamento praticamente dobrou. E com esse grande aumento na quantidade de dados e na capacidade de processamento, um novo conceito surgiu, o Big Data. E com a necessidade de analisar e tentar extrair desse grande volume de dados informações úteis, surge a Ciência de dados, que também é considerada como uma versão mais recente do Busines Intelligence. Mas apesar das semelhanças, as duas ciências possuem funções e abordagens diferentes. Enquanto Busines Intelligence utiliza uma análise de dados "descritiva" ou "retrospectiva" para tentar responder a pergunta "o que aconteceu?", a ciência de dados faz uso da análise preditiva e tenta descobrir "o que vai, ou pode acontecer?". Nesta perspectiva, o curso de Data Science, ou Ciência de Dados, se coloca como estratégico na formação de novos recursos humanos para a nova revolução tecnológica que está em processo.

Objetivos

Oferecer uma preparação educacional para a especialização técnica de profissionais em Ciência de Dados, que se caracteriza pelo estudo e a análise de dados, estruturados ou não, que visa a extração de conhecimento para possíveis tomadas de decisão, de maneira similar à mineração de dados. Ciência de dados alia Big Data e Machine Learning, além de técnicas de outras áreas interdisciplinares como estatística, economia, engenharia e outros subcampos da computação como: banco de dados e análise de agrupamentos.

Justificativa

Necessidade de formação de recursos humanos nessa área do conhecimento. A Ciência de Dados é um campo que já existe há 30 anos, porém ganhou mais destaque nos últimos anos devido a alguns fatores como: o surgimento e popularização do Big Data e o desenvolvimento de áreas como o Machine Learning. A ciência de dados pode, por exemplo, transformar essa grande quantidade de dados brutos em insights de negócios, e com isso, auxiliar empresas em tomadas de decisões para atingir melhores resultados.

Público-alvo

Gerentes, Consultores, Desenvolvedores (analistas e programadores), Administradores de Sistemas, Técnicos e Tecnólogos em TI, Trainees e demais profissionais (bacharéis e tecnólogos) das áreas de Ciência da Computação, Informática, Análise de Sistemas, Sistemas de Informação, Processamento de Dados, Engenharias, Administração e Gestão de Empresas que objetivem habilitação por meio de conceitos, técnicas, ferramentas e metodologias atualizadas que os levem a um posicionamento frente às exigências do mercado de trabalho.