Advanced Data Science Professional Program
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Assume o teu compromisso com o futuro
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Resumo do Programa
Com uma abordagem intensiva, prática e alinhada às exigências do mercado global, o programa abrange competências essenciais como análise avançada, machine learning, inteligência artificial aplicada e storytelling analítico.
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35 dias, 3 h 30 min
Sobre o Programa
Requisitos de Acesso
O Advanced Data Science Professional Program é direcionado a profissionais com experiência prévia em ciência de dados, estatística, tecnologia da informação ou áreas correlatas. Para garantir uma aprendizagem avançada e aplicada, os candidatos devem possuir conhecimento funcional de programação (preferencialmente em Python ou R), domínio básico de ferramentas analíticas e forte motivação para actuar estrategicamente em contextos orientados por dados.
Detalhes do Programa
DURAÇÃO
3 meses
Investimentos
52.500 MT
Certificação e Reconhecimento
Certificado Executivo Profissional
O Advanced Data Science Professional Program diferencia-se por unir profundidade técnica e visão estratégica numa formação 100% orientada às exigências do mercado atual. Mais do que ensinar ferramentas, o programa prepara profissionais para pensar de forma analítica, tomar decisões com base em dados e liderar processos de inovação com confiança. Com uma abordagem prática, mentores experientes e foco em problemas reais, esta é uma jornada que transforma conhecimento em vantagem competitiva e impacto profissional imediato
Tem Perguntas? Nós Respondemos.
Instituições Parceiras
Conteúdos programáticos
Fundamentos Avançados de Ciência de Dados
Exploração de dados, estatística inferencial, regressão, normalização, preparação de datasets e boas práticas de workflow analítico.
Programação para Análise de Dados (Python & R)
Domínio de bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow e ggplot. Automação de tarefas analíticas e integração com plataformas de dados.
Inteligência Artificial e Deep Learning
Redes neurais profundas, NLP (Processamento de Linguagem Natural), visão computacional, modelos generativos e aplicação de IA em cenários empresariais.
Machine Learning Aplicado
Modelos supervisionados e não supervisionados, árvores de decisão, random forests, SVM, clustering e redes neurais básicas — com foco em resolução de problemas reais.
Data Storytelling e Visualização Estratégica
Transformação de análises complexas em narrativas visuais impactantes. Uso de ferramentas como Power BI, Tableau e Dashboards interativos.
Ética, Privacidade e Tomada de Decisão Baseada em Dados
Discussão sobre viés algorítmico, responsabilidade social da IA, proteção de dados e o papel ético do cientista de dados na tomada de decisões estratégicas.
Posiciona-te à frente. As inscrições estão abertas.
Ramiro Caisse Saide, Doutorando
Astrofísico & Cientista de Dados | PhD Candidate em Astrofísica (University of Manchester) | MPhil e...
Reinaldo Zezela, MSc
Mestre em Ciência de Dados e Big Data. Possui habilidades, qualidades e atributos necessários para r...
Estevão Zeco, MSc
Estevão Zeco é mestre em Estatística pela Universidade de Brasília (UnB), especializado em Ciência d...