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Data Science & Business Analytics - EAD - Síncrono

A Educação a Distância (EaD) encontra-se em um crescente número de oferta e interesse. Neste contexto, ocorre o processo de virtualização da sala de aula, com a popularização do uso de ambientes virtuais de aprendizagem nos cursos EaD. O curso em Data Science and Business Analytics é feito no modo a distância, em sistema Síncrono. O Curso tem 360 horas em modo EAD, síncrono. Não há atividade presencial, entretanto, além das aulas os alunos serão convidados a participar de uma série de atividades complementares durante a semana, essas atividades serão demandadas pelos professores. O curso em Data Science na Business Analytics traz inovação, tecnologia e networking, o programa eleva o aluno ao nível do empreendedorismo, pois irá contar. Você vai com toda experiência dos nossos professores e especialistas para elevar seu conhecimento tendo suporte extra aula para acompanhamento e suporte durante os horários fora das aulas mentorias e acesso aos Professores.

Público Alvo

Profissionais que desejem transformar dados em informação e conhecimento estratégico. Executivos, gestores, analistas, especialistas e consultores que atuem em setores de informação intensiva.

Objetivo

Este Curso é planejado para ser desenvolvido no modo EAD, síncrono com atividades colaborativas, extraclasse para que os seus participantes possam adquirir capacitação suficiente ao lidar com grandes volumes de dados, informações e suas inerentes explosões combinatórias, dentro dos domínios de conhecimento da nova e emergente ciência e análises de dados e seus impactos no universo das empresas e organizações

Informações Gerais

Público-Alvo:

Este curso de Especialização destina-se a profissionais que desejem transformar dados em informação e conhecimento estratégico. Executivos, gestores, analistas, especialistas e consultores que atuem em setores de informação intensiva.

Local & Horário:

As aulas serão ministradas a distância, mas síncrono (ao vivo), as segundas-feiras e quartas-feiras, no horário noturno das 19h30 às 22h30.

As avaliações finais das disciplinas, bem como  a  apresentação  da  monografia  serão  presenciais na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. A monografia, desenvolvida de forma individual, será avaliada por uma banca de professores. Essas atividades presenciais poderão ser realizadas à distância, caso as restrições impostas por motivo de riscos de saúde impedirem os encontros presenciais.




Turma 2021

Inscrições: até
Entrevista: não há.
Resultado: por e-mail ou telefone.
Matrículas: a partir
Início das Aulas: a partir de

"É desejável que os Candidatos possuam conhecimentos ou familiaridade com alguma linguagem de programação".

Para matricular-se neste curso o interessado deve ter sido aprovado no respectivo Processo Seletivo.

O inscrito que for aprovado no Processo Seletivo, deverá nos apresentar no ato da matrícula, uma cópia simples (que será retida ) e original dos seguintes documentos:

a) CPF;
b) RG;
c) Diploma do curso superior;
d) Comprovante de residência;
e) 01 foto 3X4 recente;
f) Preencher e assinar o termo de compromisso de pagamento das parcelas financeiras referentes ao valor de investimento do curso.

A efetivação da sua matrícula deverá ser devidamente confirmada pelo Centro de Apoio ao Aluno.

A matrícula somente será considerada efetuada mediante o nosso recebimento de todos os documentos necessários acima mencionados.

ATENÇÃO! - O Programa de Educação Continuada da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo - PECE/EPUSP reserva-se o direito de não realizar este curso, ou modificar sua data.

Corpo Docente
A coordenação acadêmica está a cargo do Prof. Dr. Giorgio Francesco Cesare de Tomi, do Departamento de Engenharia de Minas e de Petróleo da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.

O corpo docente é formado por professores da Escola Politécnica e de outras unidades da USP além de Especialistas convidados, todos com efetiva atuação profissional correlata aos assuntos que ministram.

Docentes USP e Docentes Colaboradores:

   Prof. Dr. Alberto Wunderler Ramos
   Prof. Dr. Antonio Geraldo da Rocha Vidal
   Prof. Dr. Cesar Alexandre de Souza
   Prof. Dr. Daniel Reed Bergmann
   Profa. Dra. Denise Aparecida Botter
   Prof. Dr. Edison Spina
   Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro
   Prof. Dr. Giorgio Francesco Cesare de Tomi


Especialistas Externos:

   Prof. Dr. Fábio Silva Lopes
   Prof. Dr. Giancarlo da Silva Rego Pereira
   Prof. Josef Manasterski
   Prof. Dr. Leandro Augusto da Silva
   Prof. Dr. Marcel Jacques Simonette
   Prof. Dr. Rodrigo Franco Gonçalves

Conteúdo
Estrutura curricular

A carga horária conjunta das duas atividades será de 400 horas aula, composta por 360 horas de disciplinas e 40 horas de atribuídas à monografia. A duração total prevista do curso é de 18 meses.

Disciplinas

Código    Disciplina

SBA-001     Computação Aplicada a Ciência de Dados e Big Data   
SBA-002     Matemática Aplicadas a Ciência de Dados   
SBA-003     Programação Orientada a Dados com Phyton e "R"   
SBA-004     Visualização de Informações   
SBA-005     Teoria e Métodos em Análise de Dados   
SBA-006     Fundamentos Estatísticos aplicados a Ciência de Dados   
SBA-007     Metodologia da Pesquisa Científica   
SBA-008     Aprendizagem de Máquina (Machine Learning)   
SBA-009     Decisões Empresariais e Raciocínio Analítico   
SBA-010     Análise Preditiva e de Dados   
SBA-011     Armazenamento e Recuperação de Dados   
SBA-012     Análise de Tecnologias para Big Data
SBA-013     Análise das Mídias Sociais e Controle de Informações   
SBA-014     Elaboração de Artigos e Textos Científicos   
SBA-015     Data and Cyber Security   
SBA-016     Inteligência Artificial   
SBA-017     Deep Learning   
SBA-018     Auditoria de Sistemas, Governança, Compliance e LGPD   
SBA-019     Modelos Matriciais e Análise de Clusters   
SBA-020     Mineração de Dados   
SBA-021     Seminários Avançados   

Ingresso
O ingresso neste curso é realizado através da análise da ficha de inscrição. Caso necessário, o candidato poderá ser convidado a participar de uma entrevista. A formação acadêmica e a experiência profissional são consideradas como aspectos fundamentais.

Critério Geral de Aprovação
Para ser considerado aprovado no Curso de especialização em Data Science & Business Analytics, e ter direito ao respectivo Certificado de Conclusão, o participante deverá satisfazer os seguintes requisitos:

A) - Obter nota final igual ou superior a 7,0 (sete) em cada uma das disciplinas cursadas. A avaliação em cada disciplina será feita de acordo com o critério previamente estabelecido pelo professor responsável.
B) - Ter freqüência igual ou superior a 75% em cada disciplina e freqüência global no programa de Especialização igual ou superior a 75%.
C) - Ter se inscrito nas atividades Monografia e ter uma nota final igual ou superior a 7,0 (sete).

Dedicação
Pressupõe-se que, para cada hora de aula, correspondam de uma a quatro horas de dedicação individual do participante.





Certificado
A obtenção do certificado do Curso de Especialização em  Data Science & Business Analytics, emitido oficialmente pela Universidade de São Paulo, está condicionada à aprovação do aluno: nota igual ou superior a 7.0 em cada disciplina; frequência mínima de 75% em cada uma das disciplinas; nota igual ou superior a 7.0 na monografia.
Investimento
O investimento deste curso de Data Science & Business Analytics:

Valor total de R$ 27.150,00 ou em 18 parcelas mensais e consecutivas de R$ 1.500,00.

Pagamento à vista tem 5% de desconto.


Para maiores informações, por favor, entrar em contato com a nossa Central de Apoio ao Aluno:

Atendimento online:  de segunda-feira à sexta-feira, das 08h30 às 20h00.

E-mail: atendimento@pecepoli.com.br.


Depoimentos
Processo Seletivo
1. O interessado em participar do Processo Seletivo deste curso deverá proceder da seguinte forma:

a) Preencher a ficha de inscrição

b) Efetuar o pagamento da taxa de inscrição no valor de R$ 150,00 (cento e cinquenta reais), através de boleto bancário. O boleto bancário será enviado automaticamente para sua caixa postal logo após o preenchimento e envio da ficha de inscrição. O valor da taxa será abatido na 2ª parcela do Curso.

2. Seleção
A seleção será feita com base nas informações fornecidas pelo interessado na "Ficha de Inscrição".

Caso o interessado seja aprovado, receberá email do Centro de Apoio ao Aluno, com instruções para efetivar sua matrícula.

Lembrando que, a participação no processo seletivo só será possível com a confirmação do pagamento da taxa de inscrição.

ATENÇÃO! - O Programa de Educação Continuada da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo - PECE/EPUSP reserva-se o direito de não realizar este curso, ou modificar sua data.

Centro de Apoio ao Aluno: atendimento@pecepoli.com.br
Telefone: (11) 2998-0000 Fax: (11)2998-0054
Segunda a sexta-feira das 08h30 às 20h30.
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