Ciência de Dados na MACKENZIE

  • Graduação
  • 42 disciplinas
  • Bolsas a partir de R$ 39,92
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Como é o curso de Ciência de Dados na MACKENZIE?

Ciência de dados é o campo que combina estatística, programação e análise de dados para extrair insights aplicáveis. Envolve a coleta, processamento e interpretação de grandes volumes de informação, ajudando empresas a tomar decisões embasadas e resolver problemas em diferentes áreas.

Resumo do curso

  • Área de conhecimento: Ciências exatas

  • Duração: Entre 1 e 3 anos

O que você vai aprender?

  • Análise Combinatória

  • Banco De Dados

  • Matemática E Lógica

  • Paradigmas De Linguagens De Programação Em Python

Como é a faculdade MACKENZIE

Resumo da faculdade

  • mais de 29.000 alunos matriculados
  • mais de 1.180 docentes
  • 26 cursos de graduação e 75 de pós-graduação
  • 8 unidades

Dúvidas mais frequentes

A Mackenzie se destaca pelo compromisso com a formação integral de seus alunos e com a inovação tecnológica. A instituição oferece programas de extensão que promovem a integração com a sociedade e incentivam a participação ativa dos estudantes em atividades que vão além da sala de aula. Além disso, com ênfase em empregabilidade, a universidade mantém parcerias com setores industriais, culturais e de serviços, permitindo que cerca de 16 mil estudantes realizem estágios remunerados a cada ano.

Na área de pesquisa, a Mackenzie investe continuamente em seus programas de pós-graduação stricto sensu, que incluem 14 cursos de mestrado e doutorado. A universidade também fomenta o empreendedorismo através de seu Núcleo de Inovação Tecnológica e da incubadora de empresas, incentivando a criação de startups e a transferência de tecnologia.

Por fim, com uma rede de 149 parcerias internacionais em 38 países, a Mackenzie oferece oportunidades de mobilidade acadêmica e intercâmbio, contribuindo para a formação de profissionais com visão global e adaptados às exigências do mercado de trabalho.

O curso de Ciência de Dados pode ser desenvolvido tanto em nível de graduação quanto de pós-graduação. Como bacharelado, o programa dura de 3 a 4 anos e possui carga horária que varia entre 2.800 a 3.200 horas. Durante o interlúdio, os alunos desenvolvem tópicos de matemática, estatística, programação e técnicas de análise de dados. Atividades práticas também são integradas, com projetos que simulam demandas reais de análise e processamento de grandes volumes de informações.

A pós-graduação, que pode ser lato sensu ou stricto sensu, tem duração variável de 1 a 2 anos, e é voltada para profissionais que já atuam em áreas correlatas ou que desejam especializar-se no uso de dados para solucionar problemas específicos.

Em ambos os casos, estágios obrigatórios ou facultativos podem ser requisitados. O curso também enfatiza a construção de portfólios de projetos práticos.

Ciência de dados é o campo que combina estatística, programação e análise de dados para extrair insights aplicáveis. Envolve a coleta, processamento e interpretação de grandes volumes de informação, ajudando empresas a tomar decisões embasadas e resolver problemas em diferentes áreas.

O curso de Ciência de Dados forma profissionais aptos a coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados para extrair informações relevantes. Durante o percurso acadêmico, os alunos aprendem a utilizar ferramentas estatísticas, linguagens de programação e técnicas de aprendizado de máquina para apoiar decisões estratégicas em áreas como negócios, tecnologia e saúde.

Para a capacitação dos futuros profissionais, são integrados tópicos de mineração de dados, visualização de informações e modelagem preditiva. Além disso, o curso vincula a aplicação dos aprendizados na prática, em áreas como matemática e estatística.

A metodologia também valoriza o desenvolvimento de projetos que simulam pretextos reais, preparando os profissionais para atuar em segmentos de finanças, tecnologia, marketing e saúde.

Ao concluir o programa, os profissionais encontram oportunidades como cientistas de dados, analistas ou engenheiros de dados, colaborando com equipes multidisciplinares para otimizar processos, tomar decisões baseadas em dados e resolver desafios empresariais e tecnológicos.

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