Pós-Graduação Bacharelado 1 semestres

Ciência de Dados e Analytics Avançados

A pós-graduação em Ciência de Dados e Analytics Avançados forma data scientists capazes de desenvolver modelos preditivo...

Média salarial

R$ 13.000,00

Período

1 semestres

Reconhecido pelo MEC
Material incluso
Suporte ao aluno
Grupo Cogna Educação
A pós-graduação em Ciência de Dados e Analytics Avançados forma data scientists capazes de desenvolver modelos preditivos, análises estatísticas avançadas e soluções de machine learning que geram valor real para os negócios. O curso abrange estatística avançada, Python e R para ciência de dados, machine learning supervisionado e não supervisionado, deep learning, processamento de linguagem natural, séries temporais, MLOps e deploy de modelos em produção. O aluno trabalha com datasets reais e desenvolve projetos que integram análise exploratória, modelagem e comunicação de resultados para stakeholders de negócio. Ideal para profissionais que desejam se consolidar como cientistas de dados em empresas orientadas a dados.
Desenvolvimento de modelos de machine learning em empresas de tecnologia e fintechs, análise preditiva em varejo e e-commerce, ciência de dados em saúde para otimização de diagnósticos e tratamentos, atuação como data scientist em consultorias de dados, desenvolvimento de soluções de NLP e IA generativa e gestão de experimentos A/B em plataformas digitais.
Analistas de dados, engenheiros de software e graduados em Estatística, Matemática, Computação e Engenharia que desejam desenvolver carreira como cientistas de dados. Indicado para profissionais com noções de programação que desejam migrar para a área de ciência de dados e dominar as ferramentas e metodologias utilizadas pelas empresas mais inovadoras do mercado.
O cientista de dados permanece entre as profissões mais valorizadas do mercado global, com déficit de profissionais qualificados em todos os setores no Brasil. Empresas de tecnologia, finanças, saúde, varejo e agronegócio competem por talentos capazes de construir e implementar modelos de dados que impulsionam decisões e resultados de negócio.

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