Data Science para Negócios EAD
Modalidade
EAD
Carga Horária
360 horas-relógio, contendo Atividades mediadas em AVA horas-aula
Duração
12 meses
em até 24x de R$ - mais opções de pagamento
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.
Processo Seletivo
Inscrição: até 05/07/2026
Matrícula: período inicial a ser considerado pelo estudante para fins de matrícula financeira e registro de ausência na aula
Matrícula fora do prazo: entrar em contato WhatsApp: https://wa.me/5519971361803
Matrícula para candidatos já convocados: Faça sua matrícula aqui.
Início das aulas: a partir de 3 de agosto de 2026
Documentos Necessários
Cópia simples do Diploma de Graduação (frente e verso), com data de conclusão anterior à data de matrícula do aluno na pós-graduação.
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.
Programa do curso
| Bloco 1 – Conceitos e Mineração de Dados | |
|---|---|
| Entrada nesse bloco | Sim |
| Disciplinas | Distribuição Carga Horária em hora-relógio |
| Ciência de Dados, Big Data e Analytics | 30 |
| Aplicações de Machine Learning | 30 |
| Mineração de Dados e Business Intelligence | 30 |
| TOTAL Bloco 1 | 90 |
| Bloco 2 – Python e BD para Ciência de Dados | |
|---|---|
| Entrada nesse bloco | Sim |
| Disciplinas | Distribuição Carga Horária em hora-relógio |
| Banco de Dados Não Relacional | 30 |
| Linguagem de Programação Python aplicada a Visualização de Dados | 30 |
| Linguagem de Programação Python aplicada à Análise de Dados | 30 |
| TOTAL Bloco 2 | 90 |
| Bloco 3 – Ciência de Dados e Modelagem Matemática | |
|---|---|
| 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 | |
|---|---|
| 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.
Corpo docente
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 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.
Doutorando pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (PPGCCMC/ICMC-USP), na área de Interfaces cérebro-computador sob a orientação do prof. Dr. João Luis Garcia Rosa. Mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (PPGCCMC/ICMC-USP), pesquisador do grupo de Computação Aplicada à Educação (CAEd/USP) na área de Ciências da Computação e na linha de pesquisa de Mineração de Dados educacionais e informática na Educação sob a orientação do Prof. Dr. Seiji Isotani, desde 2017; Bacharel em Sistemas de Informação formado em 2017 pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) na Universidade de São Paulo - USP
Graduado em Engenharia Química pelas Faculdades Integradas de Aracruz (FAACZ). Mestre em Engenharia Química pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química (PPEQ) da Universidade Federal do Espírito Santo - UFES (2017). Doutor em Engenharia Química pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Possui experiência como professor substituto, no Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo - UFES, em projetos de pesquisa em Inteligência Artificial em aprendizado de máquina, Cientista de Dados, professor e Coordenador de Engenharias. Atualmente é pesquisador de nível Pós-Doutorado na UFES, professor na Ada Tech e faz parte do corpo discente do programa de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada do Instituto Federal de Goiás (IFG).
Estatístico, pós-graduado em administração, forte perfil analítico, atuação em aplicações analíticas para áreas de marketing e negócios, suportando estratégias, principalmente relacionadas a vendas e relacionamento. Forte experiência em técnicas relacionadas à ciência de dados como modelagem estatística, visualização da informação, machine learning e big data.
Professor Doutor na PUC-Campinas e Senior Global Data Scientist na Anheuser-Busch InBev. Possui Doutorado em Estatística em estimação Bayesiana pela Universidade de São Paulo (IME - USP), Possui mestrado em Modelagem de Sistemas Complexos ( pela Universidade de São Paulo (EACH-USP) , graduação em Bacharelado e Licenciatura em Matemática pela Universidade de São Paulo (ICMC-USP) e Graduação em Estatística pela FMU. Tem interesse em fundamentos da Estatística, bioestatística, econometria, sistemas Complexos e Aprendizado de Máquina.
Graduado em Ciências Econômicas pela PUC - Campinas, 1988. Especialização em Perícia Econômica pelo Corecon / SP em 1999. Mestrado em Administração , Educação e Comunicação pela Universidade São Marcos, Reconhecido pela CAPES (2004). Possui PhD em Doctor in Business Administration - Florida Christian University ( FCU ) - USA ( 2009 ) com Reconhecimento no Brasil pela UNAMA. Possui extensão Universitária em Administração Estratégica pelo CETRIS , Centro de Estudos Internacionais - ( 2007 ). Possui extensão Universitária em Law Business pela Global Alliance University - USA ( 1998)...
Docente dos cursos de graduação, extensão e do Programa de Pós-Graduação em Administração (PPGA) da Universidade Positivo. Pesquisadora no Centro de Pesquisa da Universidade Positivo (CPUP). Interesse em pesquisas nas áreas de Inovação, Sustentabilidade e Estratégia. Doutora e Mestre em Administração pela UFPR. MBA em Gestão da Comunicação Empresarial, graduada em Tecnologia em Artes Gráficas (UTFPR) e em Comunicação Social - Publicidade e Propaganda (UFPR). Ampla experiência profissional nas áreas de Administração e Comunicação.
Mestre em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul/UFRGS. MBA em Gestão de Segurança de Dados pela Universidade de São Paulo/USP. Graduada em Direito pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Certificada pelo programa de Engenharia de Privacidade da Carnegie Mellon University. Escreve com frequência para jornais e revistas da área. Professora de Pós-Graduação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial na Pontifícia Universidade Católica de Campinas/SP. Tem interesse pelas áreas de análise de dados, filosofia da inteligência artificial, lógica, neurociência computacional e adversarial machine learning (aprendizado de máquina adversário).
Coordenador
FERNANDO SOARES DE AGUIAR NETO
Perguntas Frequentes
Sim. A Educação Digital (Educação a Distância – EAD) é regulamentada pela Lei de Diretrizes e Bases da Educação, por portarias, por resoluções e por normas do Ministério da Educação (MEC). Consulte o site desse órgão para obter mais informações.
Os cursos são totalmente a distância.
Sim. Os campi são um verdadeiro hub de inovação, propiciando outras experiências de aprendizagem e de rede de contatos. Aproveite para conhecer toda a infraestrutura disponível.
Os cursos Educação Digital reconhecidos possuem a mesma validade que um curso presencial. É importante ressaltar que os diplomas de cursos a distância, por lei, não têm qualquer distinção de um diploma de um curso presencial.
Sim. A Instituição está credenciada pelo Ministério da Educação. Consulte o site desse órgão para obter mais informações.
- Conheça seu perfil de estudo – As vantagens dessa modalidade de ensino já são bem conhecidas, como a oportunidade de gerir o próprio tempo, podendo estudar em qualquer horário ou lugar. Mas tanta flexibilidade exige disciplina. Elaborar uma rotina de estudos é um passo importante para quem deseja obter sucesso acadêmico.
- Avalie a Instituição – A PUC-Campinas está completando 80 anos. É uma universidade privada, católica, confessional e comunitária, localizada na cidade de Campinas, Estado de São Paulo, Brasil. É a mais antiga universidade do interior paulista e a segunda maior da cidade de Campinas. É uma das maiores Instituições de Ensino Superior do Brasil, com destaque para a qualidade de ensino, sustentabilidade, pesquisa e inovação.
- Verifique a proposta pedagógica – Nem todos os cursos de Educação Digital são iguais. Nossa metodologia é singular. Alinhamos tradição, inovação constante e ensino de qualidade. Nosso propósito é transformar a vida das pessoas, promovendo a capacitação profissional de excelência e a formação integral da pessoa humana, oportunizando a convivência e interação num novo ambiente de ensino, a sala de aula digital.
- O Diploma e o certificado são muito importantes – Diploma ou certificado garantem a procedência, a boa qualidade e a credibilidade do conteúdo estudado. Essa documentação é importante para atestar a regularidade da instituição de ensino superior e de seus cursos para apresentação no Brasil ou no exterior para fins de estudo, trabalho e demais comprovações.
A escolha de um curso de Educação Digital é uma decisão séria, exigindo muita dedicação para que se obtenha êxito nos estudos. Além do investimento financeiro, os cursos a distância demandam tempo e possuem o mesmo nível de exigência dos presenciais, ou até maior.
Os processos seletivos para o ingresso variam conforme o curso (Pós-Graduação Lato Sensu e Extensão). Os interessados podem se inscrever diretamente pelo Portal da Universidade. Para isso, basta acessar https://www.puc-campinas.edu.br/pos/.
Conteúdos e metodologias são selecionados pelo seu potencial desencadeador e impulsionador da aprendizagem. Além de todas as aulas, atividades, encontros, debates, conferências e eventos, bem como materiais digitais específicos de cada curso, disponibilizamos recursos adicionais de interação, como bibliotecas virtuais e bases do nosso Sistema de Bibliotecas e Informação (SBI), vídeo-aulas exclusivas, palestras, grupos de discussão, desafios pedagógicos, cases e espaço para networking.
Não encontrou o que procurava? Fale conosco através dos nossos canais de atendimento.
Algumas condições podem ser alteradas sem aviso prévio. Mantenha-se em contato com seu consultor e fique atento à disponibilidade de novos grupos.
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Investimento
TENHO INTERESSE
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.