Núcleo da formação
Aprofunda coleta e preparação de dados, estatística, aprendizado de máquina, avaliação de modelos e uso responsável de inteligência artificial.
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Ciência de Dados e Big Data é uma pós-graduação voltada ao aprofundamento de coleta e preparação de dados, estatística, aprendizado de máquina, avaliação de modelos e uso responsável de inteligência artificial. O curso parte de problemas profissionais concretos e organiza conhecimentos que ajudam a analisar situações, escolher métodos e sustentar decisões com maior especialização.
Em Ciência de Dados e Big Data, o percurso se organiza em três blocos complementares: dados e fundamentos quantitativos, modelos e inteligência computacional, produtos analíticos e IA responsável. Esses blocos aproximam teoria e prática por meio de análise de casos, leitura de evidências, planejamento, produção técnica e comunicação de resultados.
A proposta de Ciência de Dados e Big Data é especialmente pertinente para quem deseja combinar raciocínio quantitativo, programação e conhecimento de negócio para produzir evidências e automações. Como toda pós-graduação, ela amplia repertório e capacidade de atuação, mas não substitui a graduação, o registro profissional ou outra habilitação exigida por lei para atividades privativas.
Aprofunda coleta e preparação de dados, estatística, aprendizado de máquina, avaliação de modelos e uso responsável de inteligência artificial.
Desenvolve a capacidade de coletar, limpar e integrar dados, explorar padrões e formular hipóteses, treinar e avaliar modelos.
Trabalha comunicação técnica, qualidade, ética, limites de atuação e impacto das decisões.
Profissionais que aprofundam conhecimentos em Ciência de Dados e Big Data podem assumir projetos, análises e responsabilidades especializadas em ciência e engenharia de dados, business intelligence e analytics, aprendizado de máquina, automação e produtos orientados por IA. As possibilidades dependem da formação de origem, da experiência e das regras de cada profissão; o título de especialista, sozinho, não concede habilitação para atividade regulamentada.
A síntese de aprendizagem de Ciência de Dados e Big Data está organizada em 3 eixos e 15 competências detalhadas. Ela foi construída a partir dos assuntos recorrentes em matrizes, PPCs e referenciais da formação, sem atribuir a uma instituição disciplina, semestre ou carga horária que não esteja documentada em sua oferta.
A aprendizagem começa pela qualidade dos dados e pelas ferramentas para descrever variação e incerteza.
Compreender os fundamentos de coleta e integração de dados e reconhecer sua função nos problemas centrais de Ciência de Dados e Big Data.
Aplicar limpeza e qualidade em situações da formação, explicitando critérios, dados utilizados e limites da análise.
Analisar evidências relacionadas a estatística descritiva, comparar alternativas e justificar decisões com linguagem técnica.
Relacionar probabilidade aos demais conhecimentos de dados, inteligência artificial e analytics, evitando soluções isoladas do contexto.
Documentar e comunicar escolhas envolvendo análise exploratória, considerando qualidade, responsabilidade e impacto para as pessoas envolvidas.
O eixo transforma hipóteses em modelos avaliáveis, com critérios claros de desempenho.
Aplicar programação para dados em situações da formação, explicitando critérios, dados utilizados e limites da análise.
Analisar evidências relacionadas a aprendizado supervisionado, comparar alternativas e justificar decisões com linguagem técnica.
Relacionar aprendizado não supervisionado aos demais conhecimentos de dados, inteligência artificial e analytics, evitando soluções isoladas do contexto.
Documentar e comunicar escolhas envolvendo processamento de linguagem, considerando qualidade, responsabilidade e impacto para as pessoas envolvidas.
Compreender os fundamentos de avaliação de modelos e reconhecer sua função nos problemas centrais de Ciência de Dados e Big Data.
Resultados são comunicados e incorporados a processos sem perder governança, rastreabilidade e supervisão humana.
Analisar evidências relacionadas a visualização de dados, comparar alternativas e justificar decisões com linguagem técnica.
Relacionar business intelligence aos demais conhecimentos de dados, inteligência artificial e analytics, evitando soluções isoladas do contexto.
Documentar e comunicar escolhas envolvendo implantação e monitoramento, considerando qualidade, responsabilidade e impacto para as pessoas envolvidas.
Compreender os fundamentos de governança de dados e reconhecer sua função nos problemas centrais de Ciência de Dados e Big Data.
Aplicar vieses, privacidade e ética em situações da formação, explicitando critérios, dados utilizados e limites da análise.
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A oferta está disponível na modalidade EAD. Atividades específicas devem ser confirmadas no atendimento.