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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.

Tire suas dúvidas

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.

Certificação rápida

Certificação rápida

Diploma em 9 meses (cursos de 360h) ou 12 meses (cursos de 480h).

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. 

Encontros ao vivo e aulas gravadas

Encontros ao vivo e aulas gravadas

Enriqueça sua jornada e troque conhecimento com sua turma e professores em tempo real.

Suporte Personalizado

Suporte Personalizado

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

Pensamento Crítico

Pensamento Crítico

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

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. 

Time de professores que praticam o que ensinam

Pós-Graduação Digital:

Antony Seabra

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

Pós-Graduação Digital:

Augusto Baffa

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

Pós-Graduação Digital:

Fernanda Baião

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

Pós-Graduação Digital:

Helio Lopes

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

Pós-Graduação Digital:

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. 

Pós-Graduação Digital:

Jonatas Grosman

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

Pós-Graduação Digital:

Luiz Schirmer

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

Pós-Graduação Digital:

Marcos Kalinowski

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

Pós-Graduação Digital:

Marcos Villas

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

Pós-Graduação Digital:

Patrick Happ

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

Pós-Graduação Digital:

Sergio Lifschitz

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

Pós-Graduação Digital:

Simone Barbosa

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

Pós-Graduação Digital:

Tatiana Escovedo

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

Pós-Graduação Digital:

Victor Almeida

Doutor em Bancos de Dados pela Fernuniversität in Hagen, Alemanha. Tem mais de 10 anos de experiência em Arquitetura Tecnológica na Petrobras. É gerente do Centro de Excelência de Dados da Eletrobrás.

Convidados-referência no mercado

Pós-Graduação Digital: AMAZON

Aline Ribeiro de Almeida

Engenheira de Software na Amazon
Pós-Graduação Digital: PETROBRAS

Arthur Barbosa

Coordenador de Dados e Analytics na Petrobras
Pós-Graduação Digital: CBCA-CBARBIERI CONSULTORES

Carlos Barbieri

Consultor em Governança de Dados na CBCA
Pós-Graduação Digital: PETROBRAS

Diogo Leite

Engenheiro de Dados na Petrobras
Pós-Graduação Digital: EXACTA PUC-RIO

Hugo Villamizar

Software Engineer for Artificial Intelligence na ExACTa PUC-Rio
Pós-Graduação Digital: PUC-RIO

Hélio Lopes

Professor no departamento de informática da PUC-Rio
Pós-Graduação Digital: IBGE

Marcelo Alegria

Oracle Specialist no IBGE
Pós-Graduação Digital: PETROBRAS

Marcelo Lopes

Profissional de Analytics na Petrobras
Pós-Graduação Digital: MICROSOFT

William Ducca

Data Scientist na Microsoft

Preço e formas de pagamento

No boleto ou cartão, em até 36x de

R$ 549,39

ou à vista por R$ 15.822,48
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1x R$ 15.822,48 20% R$ 3.955,61
3x R$ 5.471,94 17% R$ 3.362,27
6x R$ 2.735,97 17% R$ 3.362,27
9x R$ 1.867,93 15% R$ 2.966,71
12x R$ 1.400,95 15% R$ 2.966,71
18x R$ 988,90 10% R$ 1.977,80
24x R$ 782,88 5% R$ 988,90
36x R$ 549,39

Mais detalhes

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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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Início: 19/02/2024

Detalhes

Formato: aulas gravadas e encontros ao vivo

Guia do Curso

Ebook
  • Para quem o curso é destinado
  • Como funcionarão as aulas
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  • Como o curso transformará a sua carreira
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