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Pós-Graduação em Ciência de Dados e Analytics
Tecnologia

Pós-Graduação em Ciência de Dados e Analytics

Aprenda a desenvolver projetos, implementar soluções e construir modelos de análise capazes de fazer as organizações tomarem decisões mais rápidas e consistentes. O mercado tem buscado cada vez mais profissionais especializados em Ciência de Dados e, se você quer se destacar, comece agora pela Pós PUC-Rio Digital. Adicione ao seu currículo a excelência e relevância de uma das 5 melhores universidades do país.


IMPORTANTE: Para realização deste curso é importante que você possua conhecimentos prévios em Lógica de Programação e noções de pelo menos uma linguagem de programação. Caso você não possua conhecimentos prévios na área, você também pode realizar o curso, basta informar isso no momento da sua inscrição e você será direcionado ao curso com uma Sprint Introdutória (Sprint de transição).​

Suporte 360º

Metodologia inovadora

Network qualificado

Tire suas dúvidas

CONDIÇÕES EXCLUSIVAS | Fale com um de nossos consultores via Whatsapp e conheça nossas Condições Especiais. Eu quero

Descubra tudo o que a PUC-Rio desenhou para este curso:

Metodologia focada no mercado

Faça sua imersão com uma pós-graduação conectada com a rotina da profissão.

Certificados de extensão

Certificados de extensão

A cada 3 meses, um certificado novo no tema da sua Sprint.

Jornada em Sprints

Jornada em Sprints

Sprints a cada 3 meses, com 3 disciplinas + 1 MVP cada.

Teoria aplicada na prática

Teoria aplicada na prática

Os MVPs ao final de cada Sprint colocam seus conhecimentos em prática e formam portfólio.

100% online

100% online

Metodologia e formato pensados para otimizar seu aprendizado e se encaixar na sua rotina.

Discord

Discord

Faça parte de uma comunidade acadêmica e interaja com colegas e professores.

Pensamento Crítico

Pensamento Crítico

Estude com base em situações e dilemas reais do mercado de trabalho.

Aulas em formatos diferentes

Aulas em formatos diferentes

Além das tradicionais videoaulas gravadas, tenha acesso a debates, podcasts, e-books e muito mais

Certificação rápida

Certificação rápida

Tenha uma formação completa e um certificado Lato Sensu com a excelência PUC-Rio em 9 a 12 meses.

Encontros ao vivo e aulas gravadas

Encontros ao vivo e aulas gravadas

Enriqueça seu repertório trocando experiências com professores e colegas. 
Suporte personalizado

Suporte personalizado

Entre em contato e receba sempre um atendimento próximo e humanizado.

Conteúdo do Curso

Análise de Dados e Boas Práticas

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. 



Introdução a Ciência de Dados (Aula Bônus)


Duração: 10h | Prof.ª: Tatiana Escovedo 

  • Compreender contextualização, habilidades necessárias, desafios, técnicas e ferramentas relacionadas no contexto de ciência de dados;  
  • Diferenciar os tipos de problemas de ciência de dados relacionados a Machine Learning (ML) (aprendizado supervisionado x não supervisionado; problemas de classificação, regressão, clusterização e associação); 
  • Entender as 7 etapas de um projeto de ciência de dados e as atividades esperadas em cada uma delas. 



Programação Orientada a Objetos (Aula Bônus)


Duração: 26h | Prof.ª: Tatiana Escovedo 

  • Introdução aos principais conceitos de orientação a objetos, com exemplos práticos da linguagem Python. 
Machine Learning e Analytics

Machine Learning


Duração: 30h | Profs.: Tatiana Escovedo e Hugo Villamizar 

  • 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. 



Analytics - Descriptive and Predictive


Duração: 30h | Profs.: Augusto Baffa, Jonatas Grosman e Luiz Schirmer

  •  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). 



Advanced Analytics


Duração: 30h | Profs.: Augusto Baffa, Jonatas Grosman e Luiz Schirmer 

  • 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). 



Projeto/MVP em Machine Learning/Analytics


Duração: 30h 

  • Projeto prático como disciplina: Machine Learning; Analytics - Descriptive and Predictive e Advanced Analytics.
Engenharia de Dados

Banco de Dados


Duração: 30h | Prof.: Sérgio Lifschitz  

  • Abstração de Dados; 
  • Modelagem Conceitual de Dados; 
  • Fundamentos de Projeto de Banco de Dados; 
  • Projeto Conceitual de Banco de Dados; 
  • Projeto Lógico de Banco de Dados; 
  • Projeto Físico de Banco de Dados; 
  • Linguagem SQL; 
  • Administração de Dados; 
  • Bancos de Dados Não Convencionais e Distribuídos; 
  • Implementação de um Banco de Dados Relacional.



Data Warehouse e Data Lake


Duração: 30h | Profs.: Sérgio Lifschitz, Fernanda Baião, Antony Medeiros

  • Conceituação e Arquiteturas; 
  • Aquisição e Integração de Dados; 
  • Extração, Transformação e Carga (ETL); 
  • Gerência de Metadados; 
  • Modelagem para Data Warehouses e Data Lakes; 
  • Modelo Estrela; 
  • Projeto Físico e Implementação de Data Warehouses e Data Lakes; 
  • Consumo da Informação; 
  • Extração de Data Marts; 
  • Aplicações OLAP; 
  • Soluções de Busca para Dados Estruturados e Não Estruturados; 
  • Estudos de Casos de Uso de Ferramentas para Projeto e Implementação de Data Warehouses e Data Lakes. 



Gestão e Governança de Dados


Duração: 30h | Prof.: Marcos Villas 

  • Princípios e Conceitos Gerais de Gestão e Governança de Dados; 
  • Principais Frameworks e Modelos de Referência; 
  • Dados e Processos; 
  • Estratégias para Implantação nas Organizações; 
  • Evolução das Empresas, Novos Tipos de Capitais, Dados e Pessoas; 
  • Camadas de Abstração e Tipificação de Dados; 
  • Métricas e Avaliação de Soluções de Dados e Maturidade de Dados; 
  • Qualidade de Dados; 
  • Ética nos Dados e Fatores Culturais. Data Ops e MLOps; 
  • Conceitos de Dados Abertos; 
  • Lei Geral de Proteção de Dados. 



Projeto/MVP em Engenharia de Dados


Duração: 30h 

  • Projeto prático como disciplina: Banco de Dados; Data Warehouse e Data Lake e Gestão e Governança de Dados. 
Sprint de Transição (voltado para quem NÃO possui conhecimento em Lógica de Programação e noções de linguagem de programação)

Caso você esteja realizando uma transição em sua carreira e ainda não tenha conhecimento em Lógica de Programação e noções de pelo menos uma linguagem de programação, para ter maior aproveitamento da sua Pós, você iniciará seus estudos pela Sprint de Transição.


Ao optar por essa opção, a carga horária da sua Pós aumenta 90h e a duração do seu curso 3 meses. Ainda assim, o valor investido permanece o mesmo.


Serão abordados assuntos como: Introdução à Programação com Python, Introdução a Banco de Dados e Introdução à Construção de Páginas Web. Os conteúdos serão apresentados tanto em formato síncrono quanto assíncrono.


  • Introdução à Programação com Python - José Carlos Moreira ​ - 30h;
  • Introdução a Banco de Dados - Veronica Santos ​ - 30h;
  •  Introdução à Construção de Páginas Web - Alexandre Malheiros Meslin - 30h​.

Time de professores que praticam o que ensinam

Augusto Baffa Tecnologia

Augusto Baffa

Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Atua em projetos junto a empresas como Petrobras e Americanas.

Conheça
Fernanda Baião Tecnologia

Fernanda Baião

Professora do Departamento de Eng. Industrial da PUC-Rio. Já atuou em projetos junto a empresas como CAIXA e Petrobras

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Helio Lopes Tecnologia

Helio Lopes

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

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Luiz Schirmer Tecnologia

Luiz Schirmer

Doutor pela PUC-Rio, atua em projetos em diversas áreas da Computação, junto a empresas como Petrobras.

Conheça
Marcos Kalinowski Tecnologia

Marcos Kalinowski

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

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Marcos Villas Tecnologia

Marcos Villas

Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. É sócio-diretor na RSI Redes, com ampla experiência profissional.

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Sergio Lifschitz Tecnologia

Sergio Lifschitz

Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos junto a empresas como Fiocruz e INCA.

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Simone Barbosa Tecnologia

Simone Barbosa

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

Conheça
Tatiana Escovedo Tecnologia

Tatiana Escovedo

Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio. É Gerente Geral na Petrobras e autora de livros na área de Computação.

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Hugo Villamizar Tecnologia

Hugo Villamizar

Analista de Pesquisa & Desenvolvimento na iniciativa ExACTa PUC-Rio, e doutorando no Departamento de Informática da PUC-Rio na área de engenharia de software. 

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Jonatas Grosman Tecnologia

Jonatas Grosman

Líder de pesquisa em Inteligência Artificial na iniciativa ExACTa PUC-Rio e criador do modelo de IA mais baixado do mundo.

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Antony Seabra Tecnologia

Antony Seabra

Doutorando em Ciência de Dados pela PUC-Rio. Lidera projetos de Engenharia de Dados no BNDES. 

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Victor Almeida Tecnologia

Victor Almeida

Doutor em Bancos de Dados pela Fernuniversität in Hagen, Alemanha. Tem mais de 10 anos de experiência em Arquitetura Tecnológica na Petrobras.

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Patrick Happ Tecnologia

Patrick Happ

Líder de projetos e pesquisa na iniciativa ExACTa e no Instituto Tecgraf da PUC-Rio.

Conheça

Convidados-referência no mercado

Arthur Barbosa
PETROBRAS

Arthur Barbosa

Coordenador de Dados e Analytics na Petrobras

Marcelo Lopes
PETROBRAS

Marcelo Lopes

Profissional de Analytics na Petrobras

Hélio Lopes
PUC-RIO

Hélio Lopes

Professor no departamento de informática da PUC-Rio

Hugo Villamizar
EXACTA PUC-RIO

Hugo Villamizar

Software Engineer for Artificial Intelligence na ExACTa PUC-Rio

Carlos Barbieri
CBCA-CBARBIERI CONSULTORES

Carlos Barbieri

Consultor em Governança de Dados na CBCA

Aline Ribeiro de Almeida
AMAZON

Aline Ribeiro de Almeida

Engenheira de Software na Amazon

Diogo Leite
PETROBRAS

Diogo Leite

Engenheiro de Dados na Petrobras

Marcelo Alegria
IBGE

Marcelo Alegria

Oracle Specialist no IBGE

Preço e formas de pagamento

Condições de pagamento

Em até 36x de:

R$ 549,39

ou à vista, por R$ 15.822,48

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Mais detalhes do curso

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Especialização 100% Online

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Certificado: Especialização PUC-Rio

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Carga horária: 360 horas

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Duração: 9  meses

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Formato: aulas gravadas e encontros ao vivo
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Certificado: Especialização PUC-Rio

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Carga horária: 450 horas

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Duração: 12 meses

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Formato: aulas gravadas e encontros ao vivo
Guia do Curso

Guia do Curso


  • Para quem o curso é destinado
  • Como funcionarão as aulas
  • Carga horária
  • Como o curso transformará a sua carreira
  • Ementa disciplina a disciplina
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