Data Science

Pós-Graduação EAD

Apresentação

O volume de dados e informações digitais geradas a cada segundo no mundo é assustadoramente grande. Existem mais de 4,4 zettabytes (ZiB) de dados acumulados em servidores conectados à web até o presente momento. Todo esse volume de informação pode ser tratado e processado pela ciência dos dados (data science), gerando inúmeros tipos de informações gerenciais relevantes para negócios, governos e organizações não-governamentais. Desde o início da última década, milhares de empresas têm se voltado à pesquisa e projetos com o objetivo de aplicar essa ciência na melhoria de seus processos decisórios. Isto fez abrir um mercado potencialmente gigantesco, com inúmeras oportunidades para profissionais e iniciativas empreendedoras.

O curso de especialização lato-sensu em Data Science oferece uma visão ampla sobre as técnicas e ferramentas para o exercício profissional nessa área, além de atividades empreendedoras, para o atendimento de empresas e instituições de todos os portes. O curso consegue abordar aquilo que é realmente necessário para uma atuação competente e eficaz por parte do concluinte. 

Objetivos:
Ao término deste curso você poderá atuar na área de ciência de dados, adquirindo conhecimentos transversais à área de big data, como direito digital, big data, entre outros conteúdos relevantes para a atuação profissional.

Formato do curso:
Conteúdo 100% on-line.
Trilha de aprendizagem com materiais teóricos, vídeos introdutórios e slides.
Materiais das aulas disponíveis para download.
Inicie o curso em até 7 dias após a confirmação da sua matrícula.

Disciplinas

  • Definições e conceitos; Armazenagem versus Distribuição; Armazenagem versus Gestão de Estoques; Tecnologias aplicadas à Armazenagem; Entendendo o SGBD MS-Access; Criando formulários; Criando consultas; Tecnologias aplicadas à Armazenagem
  • Normalização de dados; Modelo Entidade-Relacionamento; Modelo lógico de dados; Classes e especializações de dados; Modelos e arquiteturas dos bancos de dados; Características e recursos do SGBDS; Banco de dados para programadores; Mercado de trabalho para administração de dados
  • Unidades básicas do computador; Tipos de sistemas operacionais; Princípios de segurança e tipos de vulnerabilidade; Hackers & crackers; Malwares e tipos de vírus; Vírus, antivírus e backups; Problemas de invasões e como tratá-los; Normas regulamentadoras (ISO) de segurança da informação
  • Controle de segurança no meio físico; Testes de segurança; Documento de política de segurança; Segurança de redes externas; Segurança da intranet e conceitos de LAN e VPN; Identificando camada de rede e criptografia; Certificados digitais e assinaturas; Computação na nuvem
  • Introdução à Computação; Linguagens de Programação; Infraestrutura dos Sistemas Computacionais; Introdução à Lógica de Programação Algorítmica; Constantes e Variáveis de Memória; Representação gráfica e textual de algoritmos; Operações e expressões alfanuméricas; Estruturas Condicionais SE
  • Estruturas Condicionais SE Encadeadas; Estrutura condicional encadeada; Estruturas Repetitivas com Cadeias de Caracteres; Vetores; Matrizes; Arquivos de Dados; Procedimentos; Funções
  • A Sociedade da Informação; O ciberespaço; O domínio do ciberespaço; A deep web; Cibercrime: o gênero; Espécies do cybercrime; Ciberterrorismo; Ciberespionagem
  • Desafios da administração e controle do ciberespaço; Modalidades de administração do ciberespaço; Militarização e desmilitarização do ciberespaço; Copyright no mundo digital; Lei dos crimes informáticos; Marco civil da Internet; Código de Processo Civil de 2015; Lei Geral de Proteção de dados – LGPD
  • Introdução, História e Evolução e Big Data; Fundamentos do ambiente favorável a aplicação de tecnologias de Big Data; Técnicas de Visualização De Dados; Onde Aplicar Big Data; Introdução do Conceito e Escopos a Ciência De Dados; Principios e diferença de Ciência de Dados e Big Data; O papel e importância do Cientista de Dado; Aplicações de Ciência De Dados
  • Processamento De Grandes Volumes De Dados; Inteligência De Negócio Para Big Data; Bancos De Dados Para Big Data; Recuperação De Informações; Estudar as Técnicas de Aprendizando De Máquina; Gerência De Dados e Computação Na Nuvem; Bioinformática; Inovação Tecnológica e Novas Tendências

Diferenciais

  • Acesse a Trilha de Aprendizagem como, onde e quantas vezes quiser.

  • Material digital disponível para download.

  • Parcelas acessíveis que cabem no seu bolso.

  • Seu certificado emitido pela faculdade que é nota MÁXIMA (5) no MEC.

  • Curse em 6 ou 12 meses.

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