Conquiste conhecimentos técnicos e práticos para atuar na área de Ciência de Dados. Saiba como criar modelos de Aprendizagem de Máquina e construir análises que contribuam para tomadas de decisão mais automáticas e assertivas nas organizações.
Você está preparado para se especializar com um método inovador? Na PUC-Rio, queremos que sua carreira evolua a um outro nível. Conte com uma metodologia ágil efocada na realidade do mercado de tecnologia.
Seu curso será dividido em sprints, uma a cada 3 meses, com certificações de extensão ao final de cada uma delas. Queremos que você já esteja conectado com o mercado, então utilize o mesmo método e as mesmas ferramentas de trabalho da área.
1. Construa um MVP a cada sprint
2. Os autores dos melhores MVPs finais do curso apresentarão seus trabalhos para profissionais destacados do mercado - em um evento da PUC-Rio com o MIT Technology Review Brasil
Conteúdo do curso
Machine Learning e Analytics
Machine Learning
Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado. Problemas de Classificação, Regressão e Agrupamento. Pré-Processamento de Dados e Seleção de Características. Algoritmos de Machine Learning para Classificação, Regressão e Agrupamento. Ensembles. Construção de Modelos. Métricas de Avaliação e Comparação de Modelos. Pós Processamento.
30h - Tatiana Escovedo
Analytics - Descriptive and Predictive
Conceitos de Deep Learning. Redes Neurais. Perceptrons Multicamadas (MLPs). Retropropagação. Conceitos e Algoritmos de Deep Learning. Redes Neurais Recorrentes (RNNs). Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Long Short Term Memory Networks (LSTMs). Redes Adversariais Generativas (GANs). Aplicações de Métodos Não Supervisionados em Análise de Dados (Ex: Clustering, Redução de Dimensionalidade).
30h - Augusto Baffa
Advanced Analytics
Aplicações de Machine Learning em Problemas Reais (eg, Churn, Sistemas de Recomendação, Detecção de Fraude, Análise e Predição de Séries Temporais). Aplicações de Deep Learning em Problemas Reais (eg, Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural).
30h - Augusto Baffa e Luiz Schimer
Projeto/MVP em Machine Learning/Analytics
Projeto prático como disciplina: Machine Learning; Analytics - Descriptive and Predictive e Advanced Analytics.
30h - Hugo Villamizar e Patrick Happ
CARGA HORÁRIA
120 horas de curso : 1 Sprint com 3 disciplinas de 30hs + 1 disciplina de MPV de 30hs cada.
AVALIAÇÃO
Entrega do MVP no final do curso.
CERTIFICAÇÃO
Certificado de Curso de Extensão PUC-Rio.
RECONHECIDO PELO MEC
Todos os cursos são validados pelo Ministério da Educação do Governo Federal.
Minha decisão de ingressar nesta Pós-Graduação foi motivada pela minha vontade de realizar uma transição de carreira para a área de dados. Hoje posso afirmar com confiança que essa escolha foi acertada e fundamental para minha trajetória profissional. Ao longo do curso, encontrei um ambiente acadêmico e prático que proporcionou uma sólida base de conhecimento em Data Science e Analytics. Gostaria de destacar também o corpo docente excepcional desta pós-graduação, com professores que são verdadeiras referências na área e demonstram um compromisso notável com o sucesso de cada aluno.
NATHALIA SCHMUCLER Ciência de Dados e Analytics
Estou migrando da área de design gráfico para UX/UI, e a pós-graduação me deu a confiança que precisava para começar nesse mercado. No curso trabalhamos desde grandes ensinamentos teóricos, como projetos práticos, sendo estes os que mais me chamaram a atenção por, em cada sprint, entregarmos um MVP. Tudo isso com auxílio de professores muito experientes na área, já tendo atuado em grandes empresas. Além disso tudo, tive ainda a oportunidade de participar de encontros ao vivo com profissionais e influencers convidados para conversar conosco sobre o tema. Após o curso, me sinto pronto para mergulhar nesse novo mundo. Obrigado, PUC-Rio!
GIOVANNI DINIZ PERRONE UX Experiência do Usuário e Interação Humano Computador
A pós-graduação em Ciência de Dados da PUC-Rio é extremamente dinâmica, riquíssima em conteúdo. Ingressei a partir de uma oportunidade proporcionada pela empresa na qual trabalho, com o objetivo de me aperfeiçoar em técnicas de Machine Learning, e estou impressionada com a quantidade de conhecimento transmitido. O ponto de maior destaque, para mim, é o corpo docente, altamente disponível, atento e atencioso às demandas dos alunos e com uma bagagem técnica (acadêmica e empresarial) imensa. Por fim, o networking estabelecido e o apoio entre os alunos é impressionante e faz muita diferença no dia a dia do curso.
ISABELA BATISTA ABREU Ciência de Dados e Analytics
O curso é excelente! Merece destaque a agilidade e qualidade no suporte oferecido pelos professores e colaboradores. A experiência é completa, unindo conteúdo didático rico e desenvolvimento prático de projetos.
DANIEL DA SILVA AMORIM Ciência de Dados e Analytics
