Especialização
Data Mining
Tecnologia e Inovação
Titulação Pós Graduação
Carga horária 360 horas-aula
Duração 6 meses
O grande volume de dados não estruturados gerados pelas empresas devem ser analisados e interpretados com o intuito de extrair conhecimento com o auxílio de técnicas de análise de dados e data mining. Conhecimento utilizado para resolver problemas e ajudar na tomada de decisão. A necessidade de prospecção e compreensão do ambiente competitivo pelas empresas, através de processos de tratamento de informações exige abordagens estruturadas.
O curso em Especialização em Data Mining trata os conceitos de administração e a aplicação de técnicas quantitativas de análise de dados para apoio à tomada de decisões empresariais.
O curso em Especialização em Data Mining trata os conceitos de administração e a aplicação de técnicas quantitativas de análise de dados para apoio à tomada de decisões empresariais.
Coordenadores de Projetos
Analistas de Negócios
Cientistas da Computação
Profissionais de Tecnologia da Informação
Cientistas de Dados
Áreas de Atuação
22% Aumento médio na renda do profissional
Atuação técnica e especializada
Aplicação dos conhecimentos de data mining em atividades técnicas e especializadas, com foco em soluções adequadas ao contexto profissional.
Inovação e transformação digital
Aplicação de inovação e recursos digitais em iniciativas de data mining, apoiando novos serviços, processos e modelos de trabalho.
Gestão de projetos e processos
Condução de projetos e melhoria de processos em data mining, da definição de objetivos ao acompanhamento dos resultados.
Benefícios
Organização curricular
Conheca a trilha do curso
Visualize os eixos curriculares e clique em cada topico para abrir os subtopicos.
Topico 1 Fundamentos da Análise de Dados
- Introdução à Análise de Dados10h
- Aplicações de Data Mining10h
- Tarefas de Data Mining10h
- Classificação de Dados10h
- Aplicação da Técnica de Classificação de Dados10h
- Seleção dos Dados10h
Topico 2 Fundamentos de Ciência de Dados e Big Data
- Introdução à Ciência de Dados10h
- Ciclo de Vida de um Processo de Ciência de Dados10h
- Aplicações da Ciência de Dados10h
- Papéis dos Envolvidos em Projetos de Big Data e Ciência dos Dados10h
- Ferramentas Utilizadas em Ciência de Dados e Big Data10h
- Análise de Dados Utilizando Dashboards10h
Topico 3 Machine Learning: Mineração e Análise de Dados
- Técnicas Utilizadas em Ciência de Dados e Big Data10h
- Aprendizado de Máquina (Machine Learning)10h
- Classificação de Textos - Introdução ao Aprendizado Supervisionado10h
- Classificação de Textos - Utilizando Python para Construir e Treinar Modelos de Machine Learning10h
- Análise de Sentimentos - Utilizando Python para Construir e Treinar Modelos de Machine Learning10h
- Algoritmos Paralelos com Rapids10h
Topico 4 Aplicabilidade, Vantagens e Tipos de Nuvens
- Nuvem Pública10h
- Nuvem Privada10h
- Nuvem Comunitária10h
- Nuvem Híbrida10h
- Vantagens de Cloud Computing10h
- Aplicabilidade de Cloud Computing10h
Topico 5 Graph Mining e Linguagem R
- Graph Mining10h
- Mineração de Subgrafos10h
- Classificação de Grafos10h
- Clustering de Grafos10h
- Linguagens Multiparadigma: R10h
- Introdução à Linguagem R e Rstudio10h
Topico 6 Inteligência Artificial (IA) com a Internet das Coisas (IoT)
- Introdução à Inteligência Artificial10h
- Engenharia do Conhecimento e Inteligência Artificial10h
- Testes de Turing10h
- Redes Neurais Artificiais I10h
- Aplicação de Redes Neurais10h
- Diferentes Técnicas de IA10h
Detalhes Acadêmicos
100% Online
Flexibilidade para assistir a qualquer momento e lugar.
Certificado Digital
Emitido ao término do curso, reconhecido por instituições e empresas do setor.
Início Imediato
Acesso liberado assim que a inscrição e o pagamento são confirmados.
Grupos de Discussão
Acesso completo de todo o conteúdo disponível por 6 meses após a compra.
Video aulas Curtas
Aulas em vídeo com foco na prática e aplicabilidade.
Exercícios Práticos
Ferramentas para testar o aprendizado em cada módulo.
Materiais Complementares
PDFs, leituras recomendadas e infográficos.
Tutoria Online
PDFs, leituras recomendadas e infográficos.
Atos legais
Nome da Instituição Expedidora: Universidade de Uberaba.
Razão social da mantenedora da Instituição Expedidora: Sociedade Educacional Uberabense.
CNPJ: 25.452.301/0001-87.
Reconhecida pela Portaria nº 544/MEC, de 25/10/1988 - (DOU 26/10/88 - Seção I, p, 20.766).
Recredenciada pela Portaria nº 347, de 09/04/2018 - (DOU nº 68, Seção 1, pág. 14, de 10/04/2018).
Recredenciada pela Portaria nº 957, de 11/11/2020 - (DOU nº 216, Seção 1, pág. 41, de 12/11/2020).
Curso de acordo com a disposição da Resolução nº 1, de 06/04/2018 CNE/CES (DOU-09/04/2018, Seção 1, p. 43).
Aprovado pela Câmara de Pesquisa e Pós-Graduação de acordo com a disposição na Resolução nº 144/21 de 27/10/2021-UNIUBE. Código do cadastro no INEP - 170143
Razão social da mantenedora da Instituição Expedidora: Sociedade Educacional Uberabense.
CNPJ: 25.452.301/0001-87.
Reconhecida pela Portaria nº 544/MEC, de 25/10/1988 - (DOU 26/10/88 - Seção I, p, 20.766).
Recredenciada pela Portaria nº 347, de 09/04/2018 - (DOU nº 68, Seção 1, pág. 14, de 10/04/2018).
Recredenciada pela Portaria nº 957, de 11/11/2020 - (DOU nº 216, Seção 1, pág. 41, de 12/11/2020).
Curso de acordo com a disposição da Resolução nº 1, de 06/04/2018 CNE/CES (DOU-09/04/2018, Seção 1, p. 43).
Aprovado pela Câmara de Pesquisa e Pós-Graduação de acordo com a disposição na Resolução nº 144/21 de 27/10/2021-UNIUBE. Código do cadastro no INEP - 170143
Periodicidade
Instruções para o acesso
Consulte os requisitos atualizados em http://suporteava.uniube.br/.
Entrega de documentos
O aluno deverá anexar os seguintes documentos, no Ambiente Virtual de Aprendizagem - AVA:
1) Diploma do curso superior (frente e verso)
2) Carteira de Identidade
3) C.P.F. (se constar no RG, não é necessário)
4) Certidão de Nascimento ou Casamento
ATENÇÃO: Ao término do 3ª eixo, caso o(a) aluno(a) tenha alguma pendência documental ou financeira, não será possível a efetivação de sua matricula no 4º eixo.
1) Diploma do curso superior (frente e verso)
2) Carteira de Identidade
3) C.P.F. (se constar no RG, não é necessário)
4) Certidão de Nascimento ou Casamento
ATENÇÃO: Ao término do 3ª eixo, caso o(a) aluno(a) tenha alguma pendência documental ou financeira, não será possível a efetivação de sua matricula no 4º eixo.
Transforme seu Potencial em Poder de Execução
O próximo capítulo da sua história profissional começa aqui. Escolha a excelência acadêmica com visão de mercado.
Palavra do gestor
Palavra do Gestor
O grande volume de dados não estruturados gerados pelas empresas devem ser analisados e interpretados com o intuito de extrair conhecimento com o auxílio de técnicas de análise de dados e data mining. Conhecimento utilizado para resolver problemas e ajudar na tomada de decisão. A necessidade de prospecção e compreensão do ambiente competitivo pelas empresas, através de processos de tratamento de informações exige abordagens estruturadas.
Roberto Silva Araujo Assis coordenacao.posead@uniube.br
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