SOBRE O CURSO
OBJETIVOS
Este curso compreende uma combinação única de habilidades técnicas e do mundo dos negócios, trazidas para ajudar os gestores na tomada de decisão. Neste sentido, o Curso de Especialização em Data Science para Negócios tem por objetivo capacitar profissionais a planejar e colocar em práticas melhorias no ambiente de negócios das empresas, executar iniciativas de Ciência de Dados para Negócios, envolvendo atividades de extração, armazenamento, modelagem e processamento de dados considerando aspectos econômicos, financeiros, organizacionais, sociais, desenvolvendo competências direcionadas à formulação de estratégias competitivas para os novos desafios da economia brasileira.
O curso possui duração de 1 ano, sendo composto por 12 disciplinas, organizadas em 04 blocos. Cada bloco é composto por 03 disciplinas de 30 horas-relógio de caráter teórico-prático, onde o aluno desenvolverá trabalhos práticos sob o acompanhamento de um docente.
O curso possui o diferencial de poder ser realizado totalmente a distância, permitindo ao aluno ajustar as atividades do curso à sua disponibilidade. O aluno terá à sua disposição professores mestres e doutores, além de profissionais com ampla experiência de mercado, para o esclarecimento de dúvidas nas disciplinas e orientação durante o desenvolvimento de trabalhos práticos.
PÚBLICO-ALVO
Profissionais graduados com interesse em tecnologias para a análise de dados com foco no apoio à tomada de decisão, em especial graduados em Ciências Econômicas, Administração, Ciências Contábeis, Matemática, Estatística, Sistemas de Informação, Tecnologia da Informação e áreas afins.
PALESTRANTES DO CURSO
Possui graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas (2013), especialização em Redes de Computadores pelo Instituto de Computação (2004), mestrado em Ciências da Informação (2007). Atualmente, Professor, Coordenador do Curso Tecnólogo em Gestão da TI, Integrador Acadêmico dos Laboratórios de Informática do CEATEC e Coordenador do Curso de Especialização Data Science para Negócios (EAD) da Pontifícia Universidade Católica de Campinas - PUC-Campinas. Tem experiência na área de Ciência da Informação, com ênfase em Segurança da Informação e Redes de Computadores, atuando principalmente nos seguintes temas: segurança em redes, segurança da informação, administração e gerência em redes de computadores. Desde 2008 atua na área de gestão e coordenação de Cursos de Graduação.
Doutoranda em Design (2020) e Mestre em Design pela Universidade Federal do Paraná (2018). Possui graduação em Tecnologia em Artes Gráficas pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2005) e graduação em Desenho Industrial - Programação Visual pela Universidade Federal do Paraná (2005). Especiallização em Comunicação Audiovisual pela PUC - PR (2009) e Especialização em Artes Visuais: Cultura e Criação pelo SENAC - PR (2013). Foi professora do curso de Design Grafico nas disciplinas de Projeto de Sistemas Visuais, Atuação Profissional do Designer, Projeto gráfico editorial e Tratamento de imagem na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). Atua, desde 2001, na área de Design Gráfico com ênfase nas áreas editorial e educacional.
Possui graduação em Engenharia de Computação (2019) pela Universidade São Franscisco e especialização em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquinas pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (2021). Atualmente atua como professor na Pontifícia Universidade Católica de Campinas - PUC-Campinas e Universidade São Franscisco, atuando principalmente nas áreas de ciência de dados e inteligência artificial.
Mestra em Ciências pela Escola Politécnica da USP e bacharel em Ciência da Computação pela UNESP de São José do Rio Preto, tem mais de 12 anos de experiência no mercado de tecnologia e inovação. No mestrado pesquisou sobre os impactos da ausência de dados em projetos de Machine Learning e na graduação sobre Bioinformática, mais especificamente sobre novas implementações de algoritmos para sequenciamento de DNAs e RNAs. Já falando sobre mercado passou por vários setores como bancário, telecom e consultorias. Atuando como programadora, cientista de dados, especialista em Analytics, entre outros.
Possui graduação em Engenharia Mecatrônica pela Universidade do Estado do Amazonas (2012), mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual de Campinas (2015) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual de Campinas (2019). Atualmente é professor da Pontifícia Universidade Católica de Campinas, pesquisador doutor - CREATHUS Instituto de Tecnologia da Amazônia. Tem experiência na área de Robótica, Mecatrônica e Automação, com ênfase em Robótica.
Possui graduação em Sistemas de Informação pela PUC-CAMPINAS, mestrado e doutorado (em andamento) em Ciência da Computação pela UNICAMP. Realiza pesquisa e docência, principalmente, nas áreas de Data Science, Machine Learning e Deep Learning.
Doutor em Mecânica dos Sólidos (Departamento de Mecânica Computacional) pela UNICAMP - Universidade Estadual de Campinas, atuando em pesquisa e no desenvolvimento de sistemas computacionais nas áreas de Robótica, Computação, Linguagens de Programação, Automação, Controle e Inteligência Artificial. Graduação e Mestrado em Mecânica dos Sólidos (Departamento de Mecânica Computacional) pela UNICAMP - Universidade Estadual de Campinas. Atua nas áreas de engenharia e computação desenvolvendo sistemas e participando de projetos de hardware e software. Atualmente realiza atividades como docente nos cursos de Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia de Controle e Automação, Engenharia Elétrica e Sistemas de Informação, nas disciplinas: Linguagens e Técnicas de Programação ( C/C++ - Assembler - Python ), Lógica de Programação, Computação Gráfica - Modelagem Matemática, Estrutura de dados, Eletrônica, Inteligência Artificial, Microcontroladores, Robótica Aplicada.
Possui graduação em Ciências Econômicas pela Universidade Metodista de Piracicaba (UNIMEP), mestrado e doutorado em Economia Aplicada pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/ USP). Foi coordenadora e professora do curso de Relações Internacionais, professora do e coordenadora do curso de Ciências Econômicas da UNIMEP. Atualmente é professora da Faculdade de Ciências Econômicas da Pontifícia Universidade Católica de Campinas (PUCCAMP) e é Integradora Acadêmica de Graduação da mesma Universidade. Também colabora como pesquisadora dos seguintes grupos cadastrados na plataforma lattes do CNPQ: Grupo de Estudos sobre Refugiados e Migrações (GERM), Ensino de Estatística e Aplicações. Tem experiência em ensino, projetos de pesquisa ou atividades extensionistas dentro de duas grandes linhas: 1) Economia Aplicada, atuando principalmente com os seguintes temas: estatísticas econômicas e sociais, mercado de trabalho, educação, condições de saúde, padrão de consumo alimentar, distribuição de renda, pobreza rural e urbana e migrações internas e internacionais; 2) Business Intelligence e Analytics, envolvendo linguagens de programação estatística.
ESTRUTURA CURRICULAR
Bloco 1 – Conceitos e Mineração de Dados | |
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Entrada nesse bloco | Sim |
Disciplinas | Distribuição Carga Horária em hora-relógio |
Ciência de Dados, Big Data e Analytics | 30 |
Aplicações de Machine Leraning | 30 |
Mineração de Dados e Business Intelligence | 30 |
TOTAL Bloco 1 | 90 |
Bloco 2 – Python e BD para Ciência de Dados | |
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Entrada nesse bloco | Sim |
Disciplinas | Distribuição Carga Horária em hora-relógio |
Banco de Dados Não Relacional | 30 |
Linguagem de Programação Pyhthon aplicada a Visualização de Dados | 30 |
Linguagem de Programação Pyton aplicada à Análise de Dados | 30 |
TOTAL Bloco 2 | 90 |
Bloco 3 – Ciência de Dados e Modelagem Matemática | |
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Entrada nesse bloco | Sim |
Disciplinas | Distribuição Carga Horária em hora-relógio |
Estatística Econômica com R: Introdução à Modelagem para Tomada de Decisão | 30 |
Análise Multivariada para Tomada de Decisão | 30 |
Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning para Negócios | 30 |
TOTAL Bloco 3 | 90 |
Bloco 4 – Ciência de Dados para Tomada de Decisão | |
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Entrada nesse bloco | Sim |
Disciplinas | Distribuição Carga Horária em hora-relógio |
Financial Analytics | 30 |
Data Storytelling:Visualização de Dados para Negócios | 30 |
Marketing Analytics | 30 |
TOTAL Bloco 4 | 90 |
A duração do curso é de 12 meses
PROCESSO SELETIVO
Análise da documentação apresentada;
ATENÇÃO: Procedimento para confirmação da inscrição:
A inscrição será validada apenas e tão somente por ocasião do upload de todos os documentos obrigatórios. Após o preenchimento e envio do Formulário de Inscrição on-line no Portal da PUC-Campinas.
Inscrição: fluxo contínuo
Matrícula: 10 e 11 de julho de 2024
Matrícula fora de prazo: entrar em contato (19) 97136-1803 – Whatsapp
Início das aulas: a partir de 05 de agosto de 2024
DOCUMENTOS NECESSÁRIOS
Cópia do Diploma de Graduação (reconhecido pelo MEC): Licenciatura/Bacharelado
Cópias do RG e CPF.
No caso de dúvidas entrar em contato no e-mail poli.pos@puc-campinas.edu.br.
IMPORTANTE: No caso de ser o(a) inscrito(a), colaborador de EMPRESAS CONVENIADAS com a PUC-Campinas (por meio de acordo firmado), para que a concessão do desconto possa ser concedida, deverá ser feita a comprovação do vínculo existente entre o colaborador e a empresa conveniada com a PUC-Campinas. Em assim sendo, esta comprovação deverá ser feita mediante a entrega, impreterivelmente, no ato da matrícula, de cópia da Carteira de Trabalho e Previdência Social (CTPS) – juntamente com a apresentação do documento original, somente para fins de simples conferência – a fim de se comprovar a condição estabelecida para que o desconto seja processado. Por fim, no caso de servidores públicos deverá ser apresentado o comprovante deste vínculo junto à sua Instituição.
INVESTIMENTO
A escolha do plano de pagamento é realizada no ato da matrícula e assinatura do contrato. Atentamos que o plano de pagamento não poderá ser alterado após assinatura do contrato.
24 parcelas de R$ 445,00
12 parcelas de R$ 789,00
R$ 8.521,00 (à vista, com desconto)
Valores válidos para 2024
Até 12 parcelas (por boleto e cartão de crédito)
Acima de 12 parcelas (apenas por boleto)
DESCONTOS
Desconto de 5% a 10% (cinco a dez por cento) na mensalidade para funcionários de empresas conveniadas com a PUC-Campinas (MEDIANTE ACORDO FIRMADO), a ser concedido, impreterivelmente, no ato da matrícula. Os requisitos para o desconto/empresa devem ser consultados diretamente no Escritório de Relações Corporativas (rc@puc-campinas.edu.br).
Desconto de 15% (quinze por cento) na mensalidade para Ex-Aluno da PUC-Campinas, que nela tenha concluído curso de Graduação ou Pós-Graduação, sem pendências financeiras com a Instituição.
INFORMAÇÕES IMPORTANTES:
1) No caso do desconto assegurado aos funcionários de empresas conveniadas com a PUC-Campinas e, também, ser o beneficiário Ex-Aluno da Instituição, os descontos não serão cumulativos, por consequente, vigorará o maior benefício. Destaca-se que a verificação será feita, via sistema, com base no número de CPF do beneficiário;
2) O desconto de 15% (quinze por cento) para Ex-Aluno da PUC-Campinas, será concedido, somente, nos casos em que não houver pendências financeiras com a Instituição.
QUADRO DE NORMAS
1. A inscrição somente será concretizada após realizar o ‘upload’ da documentação exigida, conforme prazos estipulados em cada curso;
2. A formação de turmas está condicionada a um número mínimo de alunos efetivamente matriculados;
3. A PUC-Campinas não se obriga ao oferecimento deste curso para novas turmas;
4 . A matrícula será concretizada a partir da apresentação da documentação exigida conforme prazos estipulados em cada curso;
5. Ter ciência de que, para poder usufruir dos serviços da experiência de aprendizagem, precisará ter acesso a um computador com conexão à internet, cujos requisitos mínimos de configuração exigidos para a visualização das aulas online encontram-se descritos no site e no contrato de prestação de serviços educacionais;
6. A PUC-Campinas não oferece vagas de estágio na Pós-Graduação.
Este Curso Especialização cumpre as disposições da Resolução CNE/CES nº 1, de 06 de abril de 2018 do Ministério da Educação.
CONTATO
Data Science para Negócios
- Modalidade a distância
- Experiência e vivência digitais
- Aulas síncronas e assíncronas
- Apoio personalizado
- Acesso no dispositivo móvel e na TV
- Certificado PUC-Campinas
Data Science para Negócios
- Modalidade a distância
- Experiência e vivência digitais
- Aulas síncronas e assíncronas
- Apoio personalizado
- Acesso no dispositivo móvel e na TV
- Certificado PUC-Campinas