Sobre o curso de Ciência de Dados e Big Data Analytics
Última atualização: 26/07/2023
O curso de Ciência de Dados e Big Data Analytics é uma formação voltada para profissionais que desejam se especializar no campo da análise e interpretação de grandes volumes de dados.
Para isso, a pós-graduação oferece uma visão abrangente sobre os fundamentos teóricos e práticos relacionados à coleta, processamento, análise e visualização de dados, com foco na extração de insights relevantes para tomada de decisões estratégicas.
Nesse curso, os estudantes têm a oportunidade de explorar temas como:
- Estatística;
- Programação;
- Aprendizado de máquina;
- Inteligência artificial;
- Visualização de dados.
Durante a formação, os alunos aprendem a utilizar ferramentas e técnicas avançadas para lidar com a complexidade dos dados e identificar padrões, tendências e correlações que podem impulsionar o desempenho de empresas e organizações em diferentes setores.
Como é o curso de Ciência de Dados e Big Data Analytics?
O curso de Ciência de Dados e Big Data Analytics pode ser disponibilizado em diferentes formatos, como presencial, semipresencial ou EaD.
A formação possui uma abordagem especializada, com aulas teóricas e práticas que permitem aos alunos aplicar os conhecimentos adquiridos em projetos reais.
Durante o curso, os estudantes têm a oportunidade de trabalhar com conjuntos de dados reais, explorar ferramentas e tecnologias específicas do campo da ciência de dados e desenvolver habilidades de resolução de problemas e pensamento analítico.
O curso abrange diversos tópicos, como estatística aplicada, programação, aprendizado de máquina, mineração de dados, visualização de dados, ética na ciência de dados e aspectos legais relacionados à privacidade e segurança dos dados.
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Qual a grade curricular de Ciência de Dados e Big Data Analytics?
Grade Curricular é o conjunto de matérias que o aluno estudará durante o curso. Veja abaixo um exemplo de grade curricular para o curso de Ciência de Dados e Big Data Analytics em uma de nossas faculdades parceiras:
O que se aprende na faculdade de Ciência de Dados e Big Data Analytics?
No curso de Ciência de Dados e Big Data Analytics, os alunos adquirem conhecimentos sólidos em estatística, incluindo as técnicas descritivas e inferenciais para analisar e interpretar os dados. Eles também aprendem conceitos de programação, especialmente em linguagens populares no campo da ciência de dados, como Python e R, para manipular e processar os conjuntos de dados de forma eficiente.
Os estudantes também têm a oportunidade de explorar algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial, utilizando-os para criar modelos preditivos e de classificação.
As técnicas de visualização de dados, que permitem comunicar de forma eficaz os resultados das análises, também estão inclusas na formação.
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Quanto custa uma faculdade de Ciência de Dados e Big Data Analytics?
No site da Quero Bolsa, o curso de Ciência de Dados e Big Data Analytics pode ser encontrado com mensalidades a partir de R$ 51,92. Os valores variam de acordo com a instituição e modalidade de ensino.
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Sobre a carreira de Ciência de Dados e Big Data Analytics
Onde o profissional de Ciência de Dados e Big Data Analytics pode trabalhar?
O profissional formado em Ciência de Dados e Big Data Analytics possui um amplo campo de atuação. Empresas de diversos setores, como tecnologia, finanças, varejo, saúde, marketing e indústria, possuem demanda para esses profissionais.
Além disso, muitos profissionais de Ciência de Dados e Big Data Analytics também encontram oportunidades no ambiente acadêmico, trabalhando em instituições de ensino e pesquisa.
Como ingressar na profissão de Ciência de Dados e Big Data Analytics?
Quais são as exigências do mercado de trabalho para o profissional de Ciência de Dados e Big Data Analytics?
As principais exigências do mercado para o profissional formado em Ciência de Dados e Big Data Analytics incluem um sólido conhecimento em estatística, programação e aprendizado de máquina, além de habilidades analíticas e de resolução de problemas.
Também é importante que o profissional esteja atualizado com as novas tendências e tecnologias do campo, como novas técnicas de análise de dados, ferramentas de visualização e plataformas de Big Data.
A capacidade de trabalhar em equipe, ter habilidades de comunicação eficazes e saber traduzir resultados complexos em insights compreensíveis também são habilidades valorizadas pelo mercado.