
Análise de Dados e Boas Práticas
Prepare-se para atuar como cientista de dados. Aprofunde seus conhecimentos em conceitos como: estatística, programação, aquisição, preparação, limpeza e tratamento de dados.Metodologia focada no mercado
Faça sua imersão com uma pós-graduação conectada com a rotina da profissão.
Certificados
A cada 3 meses, um certificado novo no tema da sua Sprint.
Jornada em Sprints
Sprints a cada 3 meses, com 3 disciplinas + 1 MVP cada.
Teoria aplicada na prática
Os MVPs ao final de cada Sprint colocam seus conhecimentos em prática e formam portfólio.
100% online
Metodologia e formato pensados para otimizar seu aprendizado e se encaixar na sua rotina.
Discord
Faça parte de uma comunidade acadêmica e interaja com colegas e professores.
Pensamento Crítico
Estude com base em situações e dilemas reais do mercado de trabalho.
Aulas em formatos diferentes
Além das tradicionais videoaulas gravadas, tenha acesso a debates, podcasts, e-books e muito mais
Certificação rápida
Tenha uma formação completa e um certificado Lato Sensu com a excelência PUC-Rio em 12 meses.
Visão 360º do mercado
Análise integral a partir de um pensamento crítico voltado para sua prática jurídica e social.
Contato com o mercado jurídico
Tenha momentos com profissionais relevantes para refletir sobre caminhos e discutir soluções.
Estudo de casos jurídicos
Debates multidisciplinares
Encontros ao vivo e aulas gravadas
Suporte personalizado
Evolua na PUC-Rio
Estude, pesquise, aproveite o espaço de coworking e faça seu networking no campus.
Lab_CC
Criação de portfólio
Community Hub
Projeto cultural x TCC
Perfil Hands-on
Crítica à sociedade
Suporte 360°
Duração do curso
Modalidade
Conteúdo online.
Certificação
Certificado de Curso PUC-Rio.
Reconhecido pelo MEC
Carga horária
30 horas de curso.
Tecnologia
Vivência na área
Ensino de excelência
Teoria e prática
Conteúdo do Curso
Análise Exploratória e Pré-processamento de Dados
Duração: 30h | Prof.ª: Tatiana Escovedo
- Introdução e Aplicações de Ciência de Dados;
- Contextualização, Habilidades Necessárias, Desafios, Técnicas e Ferramentas Relacionadas;
- Tipos de Problemas de Ciência de Dados;
- Etapas de um Projeto de Ciência de Dados;
- Conceitos Matemáticos e Estatísticos para Ciência de Dados;
- Introdução a Programação para Ciência de Dados e Principais Bibliotecas;
- Ferramentas para Cientistas de Dados;
- Aquisição, Preparação, Limpeza e Tratamento de Dados;
- Análise Exploratória de Dados;
- Introdução a Algoritmos de Machine Learning;
- Apresentação de Resultados.
Visualização de Informação
Duração: 30h | Profª.: Simone Barbosa
- Questões Perceptivas e Cognitivas em Visualização de Informação;
- Mapeamentos entre (tipos de) Dados e Variáveis Visuais;
- Gráficos Estatísticos, Tabelas e Dashboards;
- Visualizações de Grafos (Redes) e Hierarquias (Árvores);
- Visualizações de Séries Temporais, Espaciais e Espaço-Temporais.
Engenharia de Software para Ciência de Dados
Duração: 30h | Prof.: Marcos Kalinowski
- Introdução à Engenharia de Software;
- Ciência de Dados e Transformação Digital: MVPs;
- Conceitos de BizDev, DevOps e MLOps;
- Especificação Ágil de Sistemas de Aprendizagem de Máquina;
- Arquiteturas de Sistemas Inteligentes;
- Orientação a Objetos com Python e Boas Práticas de Codificação;
- Projeto de Sistemas de Aprendizagem de Máquina (Princípios SOLID);
- Controle da Qualidade: Análise Estática, Modern Code Reviews e Testes Automatizados;
Gerência de Configuração e Controle de Versões (GitHub);
Implantação (Deploy) de Modelos de Machine Learning.
Projeto/MVP em Ciência de Dados
Duração: 30h
- Projeto prático como disciplinas: Análise Exploratória e Pré-processamento de Dados; Visualização da Informação e Engenharia de Software para Ciência de Dados.

Helio Lopes
Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos junto a empresas como Petrobras e Americanas.

Marcos Kalinowski
Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos de P&D com empresas como Americanas e Petrobras.

Simone Barbosa
Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos junto a empresas como Americanas e Petrobras

Tatiana Escovedo
Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio. É Gerente Geral na Petrobras e autora de livros na área de Computação.
Helio Lopes
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas na área de Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Ciência de Dados, Machine Learning, Mineração de Processos e Processamento Gráfico, atuando principalmente com modelagem geométrica, computação gráfica, caracterização de reservatórios, estruturas de dados e compressão geométrica.
- Doutor em Matemática pela PUC-Rio.
- Acumula mais de 30 anos de experiência coordenando projetos de P&D junto a diversas empresas como BNDES, Globo, Ipiranga, Petrobras, Shell e Vale, tendo registrado diversas patentes e acumulado diversas premiações nesse contexto.
Marcos Kalinowski
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas como Americanas S.A. e Petrobras, nas áreas de Engenharia de Software e Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Engenharia de Requisitos, Engenharia de Software para Ciência de Dados, Engenharia de Software Experimental e Qualidade do Processo e do Produto de Software.
- Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ.
- Atuou por mais de 10 anos na indústria de software antes de se tornar professor (como desenvolvedor, consultor e diretor).
- Forneceu dezenas de treinamentos in-company para empresas de dentro e de fora do país, incluindo Chemtech, CNEN, DataPrev, Loggi, Oceaneering, ONS, Petrobras, Sakonnet Technology, entre outras.
- É Senior Advisor da equipe técnica responsável pelo programa nacional MPS.BR, que busca promover o desenvolvimento do Brasil por meio da inovação tecnológica. Avaliador líder do modelo MPS-SW, tendo avaliado processos de software de dezenas de empresas brasileiras.
Simone Barbosa
- Professora do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas, como Americanas S.A. e Petrobras, nas áreas de Ciência de Dados e Interação Humano-Computador.
- Seus tópicos de especialidade incluem: projetos de sistemas interativos baseados em modelos; ciência de dados, visualização de informações e análise visual; narrativa digital; aumentar a qualidade de uso (por exemplo, usabilidade, comunicabilidade, acessibilidade) de sistemas interativos em diversos domínios.
- Doutora em Informática pela PUC-Rio.
- Coautora do livro Interação Humano-Computador e Experiência do Usuário , cuja primeira edição foi chancelada pela Sociedade Brasileira de Computação, e do livro “Introdução à Visualização de Dados”.
- Vencedora do Prêmio IFIP TC13 Pioneer por contribuições de destaque na área de Interação Humano-Computador .
- Vencedora do Prêmio Carreira de Destaque em IHC, concedido pela Sociedade Brasileira de Computação
Tatiana Escovedo
- Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde coordena cursos de pós-graduação lato sensu e colabora com pesquisas nas áreas de Ciência de Dados e Engenharia de Software.
- Gerente Geral de Transformação Digital da Petrobras.
- Doutora em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão, e Mestre em Informática, na área de Engenharia de Software, pela PUC-Rio.
- Autora dos livros Introdução a Data Science - Algoritmos de Machine Learning e Métodos de Análise, Jornada Java, Jornada Python e Engenharia de Software para Ciência de Dados - Um guia de boas práticas com ênfase na construção de sistemas de Machine Learning em Python.
Time de professores que praticam o que ensinam
Helio Lopes
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas na área de Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Ciência de Dados, Machine Learning, Mineração de Processos e Processamento Gráfico, atuando principalmente com modelagem geométrica, computação gráfica, caracterização de reservatórios, estruturas de dados e compressão geométrica.
- Doutor em Matemática pela PUC-Rio.
- Acumula mais de 30 anos de experiência coordenando projetos de P&D junto a diversas empresas como BNDES, Globo, Ipiranga, Petrobras, Shell e Vale, tendo registrado diversas patentes e acumulado diversas premiações nesse contexto.
Marcos Kalinowski
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas como Americanas S.A. e Petrobras, nas áreas de Engenharia de Software e Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Engenharia de Requisitos, Engenharia de Software para Ciência de Dados, Engenharia de Software Experimental e Qualidade do Processo e do Produto de Software.
- Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ.
- Atuou por mais de 10 anos na indústria de software antes de se tornar professor (como desenvolvedor, consultor e diretor).
- Forneceu dezenas de treinamentos in-company para empresas de dentro e de fora do país, incluindo Chemtech, CNEN, DataPrev, Loggi, Oceaneering, ONS, Petrobras, Sakonnet Technology, entre outras.
- É Senior Advisor da equipe técnica responsável pelo programa nacional MPS.BR, que busca promover o desenvolvimento do Brasil por meio da inovação tecnológica. Avaliador líder do modelo MPS-SW, tendo avaliado processos de software de dezenas de empresas brasileiras.
Simone Barbosa
- Professora do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas, como Americanas S.A. e Petrobras, nas áreas de Ciência de Dados e Interação Humano-Computador.
- Seus tópicos de especialidade incluem: projetos de sistemas interativos baseados em modelos; ciência de dados, visualização de informações e análise visual; narrativa digital; aumentar a qualidade de uso (por exemplo, usabilidade, comunicabilidade, acessibilidade) de sistemas interativos em diversos domínios.
- Doutora em Informática pela PUC-Rio.
- Coautora do livro Interação Humano-Computador e Experiência do Usuário , cuja primeira edição foi chancelada pela Sociedade Brasileira de Computação, e do livro “Introdução à Visualização de Dados”.
- Vencedora do Prêmio IFIP TC13 Pioneer por contribuições de destaque na área de Interação Humano-Computador .
- Vencedora do Prêmio Carreira de Destaque em IHC, concedido pela Sociedade Brasileira de Computação
Tatiana Escovedo
- Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde coordena cursos de pós-graduação lato sensu e colabora com pesquisas nas áreas de Ciência de Dados e Engenharia de Software.
- Gerente Geral de Transformação Digital da Petrobras.
- Doutora em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão, e Mestre em Informática, na área de Engenharia de Software, pela PUC-Rio.
- Autora dos livros Introdução a Data Science - Algoritmos de Machine Learning e Métodos de Análise, Jornada Java, Jornada Python e Engenharia de Software para Ciência de Dados - Um guia de boas práticas com ênfase na construção de sistemas de Machine Learning em Python.

Helio Lopes

Marcos Kalinowski

Simone Barbosa

Tatiana Escovedo
Preço e formas de pagamento
Em até 18x de:
@mensalidade
ou à vista por R$ @valorTotal*
- Curso 100% Online
- Certificado: PUC-Rio
- Formato: aulas gravadas e encontros ao vivo
- Carga horária: 90h (Do Zero ao Código) a 120h (todo o restante)
- Duração total: 3 meses
Parcelamento em até 18x no cartão de crédito ou boleto
De:* | Por**: |
---|
* De: preço original do curso, considerando a condição de parcelamento.
** Por: preço final do curso parcelado + desconto, se aplicável.
Valores sujeitos á mudanças de acordo com método de pagamento escolhido.

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