Estrutura
Estrutura Curricular
Código | Disciplina | CH |
Módulo I: Conceitos Gerais | ||
DaCIA | Dados, Conhecimento e Inteligência Artificial | 20 |
EsAC | Probalidade e Estatística Aplicada à Ciência de Dados | 30 |
BigDa | Fundamentos de Big Data | 20 |
Módulo II: Técnicas e Ferramentas de Análise de Dados | ||
AnExD | Análise Exploratória de Dados | 30 |
AM | Aprendizado de Máquina e Deep Learning | 30 |
MiT | Mineração Textos | 30 |
AnA | Detecção de Anomalias | 20 |
ViDa | Visualização de Dados | 20 |
Módulo III: Gestão de Dados | ||
GEDaC | Gestão Estratégica de Dados Corporativos | 20 |
SePri | Segurança de Dados e Privacidade | 20 |
GePro | Gerenciamento de Projeto de Dados | 20 |
Módulo IV: Aplicações | ||
AnaE | Análise de dados abertos (e-Gov e/ou e-Comerce, etc) | 20 |
AnaS | Análise de Sentimentos | 20 |
AnaIm | Análise de Imagens | 20 |
Módulo V: Projeto Aplicado | ||
Hack | Desafio: Hackathon / Kaggle | 20 |
SeMP | Seminário e Metodologia da Pesquisa | 20 |
ProA | Artigo de Trabalho Conclusão de Curso. |
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Total | 360 |