Especialização em Ciência de Dados

Coordenação Acadêmica

Prof. Dr. Anderson Francisco Talon

Duração

360 horas.

Início das aulas

16 de março de 2024.

Horário das Aulas

Aos sábados, das 08:00 às 11:35 e das 13:00 às 16:35

Ensino Híbrido – Plataforma Zoom – De modo que poderemos ter alunos assistindo as aulas em sala de aula e remotamente. 

Objetivos

O objetivo do curso é capacitar o profissional em ciência de dados. Dando foco em big data, banco de dados, aprendizagem de máquina. Além de estratégias de uso dos dados e gestão dos dados.

Publico Alvo

Graduados em curso superior de computação e áreas afins.

Atividades e Estrutura Curricular

As aulas presenciais são ministradas aos sábados, das 8h às 16h35 horas, sendo no máximo utilizado três sábados por mês, de acordo com o calendário das disciplinas e/ou dos módulos, sendo distribuído em atividades aulas regulares e atividades desenvolvidas remotamente, na forma individual ou em grupo.

O TCC com objetivo de possibilitar o aprimoramento dos estudos desenvolvidos entre as diversas áreas do conhecimento e do ambiente organizacional, assim como, conferir uma sustentação e embasamento na estrutura de uma pesquisa teórico-prática, o qual deverá ser desenvolvido através de Artigo Cientifico, com prazo de 90 dias para sua realização, após o término dos módulos e a indicação do orientador pelo coordenador do curso.

Componente Curricular

A Integralização Curricular do curso de Pós-Graduação, nível Especialização, tipo MBA, possui uma carga horária total de 360 horas, com periodicidade distribuída em “atividades acadêmicas modulares”, ou seja, em disciplinas e/ou módulos, conforme calendário estabelecido no período de duração do curso.

Disciplinas / Módulos

• Introdução à Ciência de Dados
• Fundamentos de Matemática, Estatística e Probabilidade
• Conceitos de Big Data
• Banco de Dados Relacionais e Não-Relacionais
• Programação Científica/Estatística
• Aprendizagem Supervisionada e Não-Supervisionada
• Arquitetura de Big Data
• Web Scraping e Crawlers
• Desenvolvimento de ChatBot
• Processamento, Análise, BI e Analytics em Big Data
• Estratégias para uso do Big Data
• Gestão do Big Data
• Tendências Tecnológicas Associadas ao Big Data
• Trabalho de Conclusão de Curso.  

Reserva de direito

Reserva-se se o direito de não iniciar o curso se constatada inviabilidade financeira (mínimo 30 inscritos).

Investimento

24 parcelas mensais
12 parcelas de R$ 300,00 e mais 12 parcelas de R$ 315,00.
A primeira parcela será devida em 12 de março de 2024.
As demais parcelas vencerão no dia 5 de cada um dos meses subsequentes (a partir de abril).

A título de bônus por antecipação de pagamento, o valor das parcelas será decrescido de 2% (dois por cento), desde que a quitação da parcela ocorra até o dia 01 (um) do mês do seu vencimento.

Após o vencimento, multa de 2% (dois por cento) + juros de mora de 1% (um por cento) ao mês.

Bônus Financeiro

Diplomados pela ITE: 5% de desconto

Grupos de alunos de uma mesma empresa: PROEMPRESA (clique aqui)

Período e Duração dos Módulos

Turma de Sábado: De 16 de março de 2024 a 22 de março de 2025

Corpo Docente

* sujeito a alterações

Anderson Talon
Doutor em Ciência da Computação pela UNICAMP, Mestre em Ciência da Computação pela UFSCar e Bacharel em Ciência da Computação pela UNESP. Possui mais de 16 anos de experiência profissional na área, mais de 14 anos de experiência docência na área e mais de 8 anos de experiência em coordenação de curso na área.

Carlos Silva
Graduado em Análise de Sistemas, Especialista em Computação e Engenharia de Produção, Mestrado em Computação e Doutorando em Mídia e Tecnologia. Trabalha na área de tecnologia desde 1999 e na área acadêmica desde 2007. Atualmente atua como Desenvolvedor Sênior.

Gustavo Bruschi
Mestrado em Ciência da Computação, Especialização em Gestão de Sistemas de Informação e Graduado em Análise de Sistemas. Possui experiência na área de Ciência da Computação com ênfase em Banco de Dados e Redes de Computadores, atuando em projetos de Sistemas Distribuídos, Segurança da Informação, Big Data e Internet das Coisas. Mais de 21 anos de experiência professional e mais de 15 anos de experiência docência.

Henrique Martins
Possui mestrado em Ciência da Computação da UNESP, Especialização em Sistema de Informação para Internet pela USC e Graduação em Análise de Sistemas pela USC. Professor do Ensino Superior há mais de 12 anos e professor de graduação há mais de 9 anos.

Juliana Feitosa
Cursando Doutorado em Ciência da Computação pela UNESP, Mestrado em Ciência da Computação pela UNESP, Bacharel em Sistemas de Informação pela UNESP e Técnico em Informática pelo CTI. Tem experiência profissional e docente na área.

Julio Almeida
Mestre em Sistemas Inteligentes pela UERJ e Graduação em Engenharia Mecânica pelo CEFET/RJ. Pesquisador voltado para a área de Aprendizado de Máquinas. Atualmente atua como cientista de dados.

Leandro Pauro
Mestre em Ciência da Computação pela UNESP de Bauru, Especialização em Gestão de T.I. e Graduação em Análise de Sistemas. Há mais de 8 anos atua como professor de graduação. Possui mais de 17 anos de experiência na área de TI, atualmente trabalho como Analista de Sistemas Sênior.

Luiz Baglie
Mestre em Ciência da Computação pelo IBILCE/UNESP (2008), Bacharel em Sistemas de Informações pela FC/UNESP (2013) e Técnico em Informática pelo CTI (2007). Tem mais de 10 anos de experiência profissional além de experiência na docência no ensino superior e na pós-graduação. Atualmente trabalha como desenvolvedor mobile e backend.

Luiz Camalionte
Especialização em Gestão de Projetos pela FGV e Bacharel em Ciência da Computação pela UNIVEM. Possui várias certificações na área de segurança computacional (CEH, OSWE e OSCE) e na área forense computacional (ChFI, GCFA e GCFE). Tem experiência na área desde 2013 e professor universitário desde 2014.

Marcus Capellini
Mestrando em Engenharia Elétrica na UNESP, Pós-Graduação em Engenharia pela UNESP e Graduado em Engenharia Elétrica pela UNESP. Atua na área de engenharia elétrica e computação desde 2016. Já participou de projetos voltados para Data Science e Machine Learning. Atualmente trabalha como Cientista de Dados.

Robson Fernandes
Doutorando em Ciência da Computação e Matemática Computacional com ênfase em IA pela USP. Mestre em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas com ênfase em IA pela USP. Especialização em Arquitetura de Software Distribuído pela PUC-MG. MBA em Engenharia de Software orientado a Serviços pela METROCAMP. E Graduação em Tecnologia da Informaçã. Atualmente trabalha como Cientista de Dados.

Rodrigo Escobar
Possui Especialização em Gestão Empresarial pelo Centro Universitário de Bauru e Graduação em Ciência da Computação pela Universidade Paulista. Atua profissionalmente como Analista de Sistemas com mais de 17 anos de experiência. E mais de 11 anos de experiência na docência.