English
Español
CONDIÇÕES ESPECIAIS PARA VOCÊ!
Investimento
1 Matrícula R$372,60 + 22 Parcelas de R$372,60
Matrícula com 50% de bolsa: R$186,30
Bolsa:
1 - Ex-aluno Unoeste: bolsa de 15%;R$316,71
2 - Quero bolsa (pela página da pós) 12% R$327,89
3 - Bolsa especial para empresas conveniadas
Obs.: os itens 1, 2 e 3 não cumulativos.
10/05/2024
13/03/2025
R$186,30
SOBRE O CURSO
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.
Mais Informações
Renato Fernando Silva Gonçalves
Caio Oliveira Carneloz
Prof. M.e Silvio Antonio Carro
http://lattes.cnpq.br/6180328919233744
Prof. Dr. Evandro de Araujo Jardini
http://lattes.cnpq.br/4033383180932474
Prof. Dr. Robson Augusto Siscoutto
http://lattes.cnpq.br/0293579016789844
Prof. M.e Helton Sapia Molina
http://lattes.cnpq.br/8012390474846206
Prof. M.e Mario Augusto Pazoti
http://lattes.cnpq.br/3530094254908684
Profa. M.ª Gabrielle Gomes dos Santos Ribeiro
http://lattes.cnpq.br/8506686504401571
M.e Emerson Silas Dória
Disciplina 1. Fundamentos de Python
Disciplina 2. Python com Data Science
Disciplina 3. Fundamentos da Linguagem "R"
Disciplina 4. "R" Com Data Science
Disciplina 5. Machine Learning
Disciplina 6. Deep Learning
Disciplina 7. Visualização de Dados e Dashboards
Disciplina 8. Processamento de Linguagem Natural e Chatbots
Disciplina 9. Fundamentos de Linux
Disciplina 10. Projeto Integrador 1 e Projeto Integrador 2
Disciplina 11. Engenharia de Dados: Hadoop e Spark
Disciplina 12. Big Data
Disciplina 13. Cloud Computing
360h
- Cópia do diploma de Curso Superior (frente e verso);
- Histórico Escolar do Curso Superior (frente e verso);
- Cópia do RG (frente e verso);
- Cópia do CPF;
- Comprovante de Residência (atualizado);
- Currículo (quando solicitado);
- 1 foto 3X4 recente.
Obs.:
(1) para candidatos brasileiros, todas as cópias deverão ser autenticadas em cartório ou conter o carimbo de autenticação da secretaria de Pós-Graduação Lato-Sensu da UNOESTE;
(2) para candidatos estrangeiros, o diploma de graduação e o histórico escolar devem estar devidamente reconhecidos/autenticados pelo Consulado Geral do Brasil no país de origem;
(3) para candidatos estrangeiros, os documentos de identificação pessoal (R.G. e C.P.F.) podem ser substituídos pela cópia das páginas do passaporte contendo a fotografia e a identificação do portador.
(4) para os cursos específicos para determinada categoria é exigida cópia a carteira do Conselho de classe.
Minimo 20 alunos.
Atenção: A abertura da turma está condicionada ao número mínimo de alunos matriculados.
É reservada a instituição o direito de cancelamento do curso caso não seja atingido o número mínimo de alunos para início do mesmo.
Análise de Curriculum Vitae (Formação acadêmica e experiência profissional) e entrevista.
Quinzenal
Aos sábados das 8h às 12h e das 13h às 17h.
CAMPUS I - Presidente Prudente/SP - Brasil
Rua José Bongiovani, 700 - Cidade Universitária
