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Ciência de Dados para Negócios

O curso tem como objetivo oferecer uma formação de alto nível, integrando três áreas principais: Conhecimento de Negócios, Ciência da Computação (foco em Machine Learning) e Estatística, além de desenvolver Soft Skills, essenciais para o mercado de trabalho.

Voltado para quem se interessa por tecnologia e deseja atuar como profissional capaz de lidar com clientes e resolver problemas de empresas de diferentes portes, o curso prepara o estudante para usar a análise de dados na tomada de decisões estratégicas e no crescimento empresarial.

Ao final, o aluno estará pronto para alinhar análises e metas estratégicas, contribuindo para o sucesso das organizações.

Técnicas analíticas e estatísticas, combinadas com tecnologia, para resolver problemas empresariais. Ela envolve a extração de valor de dados por meio de estatística, análise de big data, machine learning e engenharia de dados. A ciência de dados para negócios é usada para estudar dados de quatro maneiras principais: análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.

O futuro da ciência de dados está profundamente ligado à sua capacidade de transformar dados em conhecimento acessível e prático. Em um mundo onde a competividade está presente, o Cientista de Dados é o profissional responsável por transformar dados brutos em informações estratégicas.

Embora as funções específicas possam variar de acordo com o setor, as atividades comuns incluem:

. Coleta de dados: usar ferramentas como APIs, banco de dados e web scraping para reunir informações.

. Análise exploratória: examinar dados para identificar tendências, padrões e anomalias.

. Modelagem preditiva: utilizar algoritmos de machine learning para prever resultados.

. Comunicação de resultados: traduzir insigths técnicos para linguagem acessível, facilitando decisões gerenciais.

DURAÇÃO DO CURSO: 3 Anos (2800 horas)

TURMA: Vespertino – das 14:40 às 18:20

Como Ingressar?

VEM SER FATEC SEBRAE!

O QUE VOU APRENDER?

. Algoritmos e Estrutura de Dados I

. Comportamento Organizacional para Ambientes Disruptivos

. Negócios e Organizações

. Matemática Aplicada à Ciência de Dados

. Produção de Textos e Metodologia Científica/Tecnológica

. Projeto Integrador: Compreendendo o Negócio

. Algoritmos e Estrutura de Dados II

. Lógica Computacional

. Marketing Digital e Análise de Dados

. Estatística Aplicada à Ciência de Dados I

. Empreendedorismo e Inovação em Ambientes Disruptivos

. Projeto Integrador: Visualização de Dados

. Banco de Dados Aplicado à Ciência de Dados I

. Técnicas de Programação para Ciência de Dados

. Álgebra Linear Aplicada à Ciência de Dados

. Estatística Aplicada à Ciência de Dados II

. Língua Inglesa I

. Projeto Integrador: Análise de Dados I

. Banco de Dados Aplicado à Ciência de Dados II

. Inteligência Computacional Aplicada à Negócios

. Economia Aplicada à Negócios Disruptivos

. Otimização Combinatória Aplicada à Negócios

. Língua Inglesa II

. Projeto Integrador: Análise de Dados II

. Aprendizado de Máquina Aplicado à Ciência de Dados I

. Processamento de Linguagem Natural Aplicada à Ciência de Dados

. Análise Preditiva para Ciência de Dados

. Infraestrutura para Ciência de Dados e Big Data I

. Língua Inglesa III

. Projeto Integrador: Projeto em Ciência de Dados I

. Aprendizado de Máquina Aplicado à Ciência de Dados II

. Programação Web e Implantação de Modelos

. Visualização de Dados e Design de Dashboards

. Infraestrutura para Ciência de Dados e Big Data II

. Direito Digital

. Projeto Integrador: Projeto em Ciência de Dados II

. Trabalho de Graduação em Ciência de Dados para Negócios

. Estágio Curricular Supervisionado em Ciência de Dados para Negócios

Clique aqui e acesse a Matriz Curricular do curso.