Especialização

Especialização

by Portal FACOM
Published: 14/02/2023 - 14:01
Last modification: 04/08/2023 - 13:01

 

 

 

 

A ciência de dados é uma área cada vez mais importante e fazer um curso de especialização pode ser muito valioso para a sua carreira profissional. O curso de Pós-Graduação Lato Sensu em Ciência de Dados Aplicada da UFU pode te ajudar a desenvolver as habilidades e conhecimentos necessários para trabalhar com dados de maneira eficiente e eficaz, além de mantê-lo atualizado com as últimas técnicas e ferramentas utilizadas na área. Em resumo, saber ciência de dados é fundamental em nossa sociedade atual e fazer um curso de especialização pode ser muito benéfico para a sua carreira.

 

Disciplinas
Aprender a programar é importante por várias razões. Essa habilidade te ajudará a entender melhor as ferramentas utilizadas por equipes, criar ferramentas personalizadas e explorar novas ideias e abordagens. Em resumo, saber programar é uma habilidade valiosa tanto para um gerente de ciência de dados quanto um desenvolvedor.;
As técnicas de preparação de dados são uma parte importante da ciência de dados. Elas se referem ao conjunto de técnicas utilizadas para limpar, transformar e preparar os dados para análise e modelagem. Isso pode incluir técnicas como remoção de valores ausentes, normalização de variáveis, tratamento de dados duplicados e outliers, entre outras. Essas técnicas são importantes porque os dados na forma bruta geralmente não estão prontos para análise e modelagem. Eles podem conter erros, valores ausentes, outliers e outros problemas que podem afetar a qualidade e a precisão dos resultados. Portanto, as técnicas de preparação de dados são necessárias para garantir que os dados estejam limpos e consistentes e que possam ser utilizados de maneira eficiente e confiável na análise e modelagem.;
Os bancos de dados são uma das principais fontes de dados utilizadas pelos cientistas de dados, portanto é fundamental saber como armazenar, organizar e recuperar dados de maneira eficiente. Esta disciplina cobrirá as habilidades e conhecimentos necessários para armazenar, organizar e recuperar dados de maneira eficiente, bem como usar a linguagem SQL para acessar e manipular dados em bancos de dados relacionais. Data Warehousing, Business Intelligence e Analytics Data Warehousing, Business Intelligence e Analytics são práticas relacionadas à análise de dados que podem ajudar a armazenar e acessar dados de maneira organizada, extrair informações úteis para tomar decisões de negócios e explorar e analisar dados de maneira eficiente;
Técnicas estatísticas são utilizadas para analisar dados e tirar conclusões valiosas a partir deles. Isso pode incluir técnicas como regressão, análise de variância, testes de hipóteses e muitas outras. Essas técnicas são fundamentais para a análise de dados e podem ajudar a responder perguntas e tomar decisões informadas com base em dados. Isso pode ser muito valioso em empresas e ajudar a melhorar a tomada de decisões;
Os estudos de dados são apresentações de projetos que envolvem a coleta, análise e interpretação de dados para responder a uma pergunta ou resolver um problema. Isso permite que os alunos observem e conheçam na prática as habilidades e conhecimentos abordados durantes as disciplinas de maneira mais concreta e relevante;
As técnicas exploratórias são utilizadas para analisar e entender os dados de maneira rápida e eficiente. Isso pode incluir técnicas como visualização de dados, análise de componentes principais e agrupamento, entre outras. Em resumo, as técnicas exploratórias são utilizadas para analisar e entender os dados de maneira rápida e eficiente;
Técnicas de classificação são uma das principais técnicas utilizadas em ciência de dados para prever o valor de uma variável categórica a partir de outras variáveis. Isso é uma ferramenta essencial para uma equipe de ciência de dados, pois permite que os dados sejam utilizados de maneira eficiente para tomar decisões informadas;
Ao fazer um Trabalho de Conclusão de Curso, é importante considerar vários aspectos. Primeiro, é importante escolher um tema relevante e atual que tenha aplicação prática e possa contribuir para o desenvolvimento da área. Isso pode incluir temas como inteligência artificial, machine learning, big data e análise de dados empresariais. Além disso, é importante escolher um orientador experiente e bem qualificado que possa fornecer suporte e orientação durante o desenvolvimento do trabalho. Também é importante seguir as normas e diretrizes estabelecidas pela instituição para o Trabalho de Conclusão de Curso e garantir que o trabalho seja bem estruturado e organizado;
As técnicas de processamento de linguagem natural ou processamento automático de textos são uma subárea da inteligência artificial que visa entender e processar o idioma humano de maneira automatizada. Isso pode ser utilizado em várias áreas, pois o idioma é utilizado em quase todas as atividades humanas. Por exemplo, as técnicas de processamento de linguagem natural podem ser utilizadas em aplicações de assistência virtual, como assistentes de voz, chatbots e sistemas de busca, para entender as perguntas e solicitações dos usuários e fornecer respostas precisas e úteis. Também podem ser utilizadas em sistemas de análise de sentimentos, para identificar e classificar as emoções e opiniões contidas em textos, como reviews de produtos ou mensagens em redes sociais;
Uma técnica exploratória importante e interessante é a visualização de dados. A visualização computacional de dados que é a prática de criar gráficos e outros tipos de representações gráficas dos dados para facilitar a compreensão e a análise. Isso pode ser muito útil na prática, pois permite que os dados sejam explorados e entendidos de maneira rápida e intuitiva.