Apresentação

O curso tem como objetivo, formar profissionais aptos a coletar, processar e analisar grandes conjuntos de dados, convertendo-os em informações acionáveis. Em um mercado de trabalho em constante evolução, as empresas demandam especialistas capazes de orientá-las em decisões informadas, otimizar operações, compreender comportamentos de consumidores e antecipar tendências.

O currículo abordará temas essenciais, desde os fundamentos de bancos de dados e algoritmos de processamento até técnicas avançadas de análise preditiva, machine learning e visualização de dados. O enfoque será tanto teórico quanto prático, assegurando que os acadêmicos estejam preparados para enfrentar desafios reais no mundo empresarial.

Perfil de Egresso

O egresso do curso emerge como um profissional detentor de uma formação sólida, que abrange tanto aspectos teóricos quanto práticos, sendo capacitando para liderar na vanguarda da revolução dos dados. Este especialista estará habilitado a coletar, processar, analisar e interpretar vastas quantidades de informações, transformando-as em insights acionáveis capazes de orientar decisões estratégicas em diversos setores.

Caracterizado por sua versatilidade, o profissional terá habilidades técnicas avançadas em programação, utilização de ferramentas analíticas modernas, técnicas de machine learning e processamento de grandes conjuntos de dados. Além disso, destacar-se-á pela proficiência na visualização e comunicação dos resultados, tornando os dados compreensíveis e relevantes para tomadores de decisão em todos os níveis.

Do ponto de vista das competências interpessoais, o egresso será um comunicador eficaz, capaz de colaborar em equipes multidisciplinares, compreendendo as necessidades de negócios e traduzindo-as em soluções fundamentadas em dados. A ética será uma característica distintiva desse profissional, que permanecerá sempre consciente das implicações e responsabilidades associadas à manipulação e análise de dados, especialmente no que tange à privacidade e segurança.

Conhecimentos Técnicos Avançados

• Domínio dos fundamentos e técnicas avançadas de Big Data e Inteligência Analítica;
• Sólido conhecimento em processamento de dados em larga escala, bancos de dados distribuídos, algoritmos de aprendizado de máquina, visualização de dados, e linguagens de programação relevantes (como Python, R, SQL);
• Familiaridade com tecnologias de infraestrutura de Big Data, como Hadoop, Spark, NoSQL.

Habilidades Analíticas

• Capacidade de analisar grandes volumes de dados e extrair insights significativos.
• Habilidades estatísticas e matemáticas sólidas.
• Conhecimento em técnicas de modelagem estatística, mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Gestão de Dados:

• Competências para gerenciar dados desde a coleta até o armazenamento e integração em sistemas de Big Data;
• Técnicas de limpeza, transformação e preparação de dados;
• Compreensão dos princípios de segurança e privacidade de dados.

Pensamento Analítico e Solução de Problemas

• Abordagem analítica para resolver problemas complexos;
• Identificação de desafios, formulação de perguntas relevantes, coleta e análise de dados, e proposição de soluções baseadas em evidências.

Habilidades de Comunição e Trabalho em Equipe

• Comunicação eficaz de informações técnicas complexas para diferentes públicos;
• Colaboração em equipes multidisciplinares, compreendendo as necessidades de negócios.

Atualização Contínua e Adaptabilidade

• Reconhecimento da constante evolução na área e manutenção da atualização em novas tecnologias, tendências e práticas;
• Mentalidade de aprendizado contínuo e adaptabilidade a ambientes dinâmicos.

Áreas de Atuação

• Ciência de Dados
• Analista de Big Data
• Enheiro de Big Data
• Especialista em Inteligência de Negócios (BI)
• Arquiteto de Dados
• Consultor em Big Data
• Especialista em Machine Learning e IA

Mercado de Trabalho

• Setor de Tecnologia
  Empresas de software, startups de tecnologia e empresas de desenvolvimento web.
• Setor Financeiro
  Bancos, instituições financeiras e seguradoras utilizam análise de dados para risco, fraude e gerenciamento de clientes.
• Varejo e Comércio Eletrônico
  Análise de comportamento do consumidor, otimização de logística e personalização de marketing.
• Saúde Farmacêutico
  Análise de dados para pesquisa clínica, desenvolvimento de medicamentos e gestão de saúde.
• Telecomunicações
  Gestão de dados de rede, otimização

Situação Legal

AUTORIZADO ATRAVÉS DA RESOLUÇÃO CONSUN-CIESA DE N.º 006/2023 DE 03/11/2023