Pós-Graduação Lato Sensu em Ciência de Dados

CIn.AI | UFPE

CLIQUE E SAIBA MAIS

SOBRE O CURSO

Nunca tanta informação foi produzida no mundo. Com o avanço da tecnologia nos últimos anos, cada vez mais dados estão sendo gerados pelas organizações. Atualmente, as mais diversas áreas de aplicação armazenam dados. Por exemplo, padrões de comportamentos de compra de indivíduos são monitorados, infinitas horas de áudios e vídeos estão disponíveis online, pessoas compartilham suas rotinas, opiniões e fatos que consideram relevantes nas redes sociais.

Como lidar com esse crescente volume de dados? Como analisar, extrair informações, gerar conhecimentos e insights para auxílio a tomada de decisão nas mais diferentes aplicações? A Ciência de Dados é uma área interdisciplinar que visa a análise, extração e reconhecimento de padrões para geração de conhecimento, auxiliando na tomada de decisão. O cientista de dados necessita de amplo embasamento em diversas áreas, tais como: Big Data, Visualização de Dados, Aprendizagem de Máquina e Estatística. Nesse contexto existe uma grande demanda no mercado para a contratação de cientistas de dados. Esses profissionais são capazes de reunir, analisar e modelar um grande conjunto de dados, gerando resultados que otimizam processos e auxiliam na tomada de decisão estratégicas.

O Curso de Pós-Graduação Lato Sensu (Especialização) em Ciência de Dados oferecido pelo Centro de Informática (CIn) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) tem o objetivo de formar cientistas de dados com capacidade de atuar em várias de áreas de aplicação em todo o mundo. 

NOSSOS DIFERENCIAIS

◉ Curso baseado nas linguagens de programação utilizadas no mercado

◉ União da teoria e prática a partir de projetos baseados em problemas

◉ Professores com vasta experiência no desenvolvimento de soluções para o mercado

◉ Experiência e capilaridade do CIn no ecossistema de tecnologia e inovação

◉ O CIn/UFPE é o maior centro de Inteligência Artificial do Brasil

O QUE VOCÊ VAI APRENDER

- Fundamentos de Ciência de Dados
- Técnicas de Aprendizagem de Máquina
- Solucionar problemas utilizando metodologias do estado-da-arte
- Técnicas de visualização de dados
- Desenvolver projetos para solução de problemas complexos

PÚBLICO ALVO

Profissionais graduados ou com pós-graduação ligados às áreas de TI, engenharia, energia, economia, finanças, matemática, estatística, contabilidade, administração e afins. Não é necessário conhecimento de Python ou Aprendizagem de Máquina, mas os participantes devem se sentir à vontade com lógica de programação. O curso conta com módulos básicos de nivelamento em programação e banco de dados.
Este curso permitirá aos participantes capacitação e geração de valor agregado às aplicações e projetos nas diversas áreas que utilizem dados. Entre as áreas potenciais para atuação dos egressos do curso, pode-se citar:

Gestão Governamental

Finanças

Energia

Detecção de Fraudes e Riscos

Saúde

Reconhecimento de imagem e de fala

Internet e Big Data

Sistemas de Recomendação

Publicidade e Marketing

Planejamento

FUNCIONAMENTO DO CURSO

◉ Carga Horária: 360 horas, com duração de 18 meses.

◉ Horário das Aulas: Sexta-feira (noite) e sábado (manhã e tarde), em semanas alternadas. Em situações excepcionais as aulas podem ocorrer em finais de semana consecutivos.

◉ Aulas: Presenciais, no entanto, em virtude da pandemia, as aulas serão ministradas online e ao vivo até que a UFPE retome totalmente as atividades presenciais, conforme decretos e resoluções vigentes. Portanto, será necessário que os alunos disponham dos equipamentos com a configuração mínima necessária para videoconferência e conexão com a internet para participação no curso e realização das atividades das disciplinas.

ESTRUTURA DO CURSO

O curso é composto por disciplinas teóricas e práticas que serão intercaladas desde seu início para permitir que os alunos visualizem, assimilem e dominem as ferramentas e o conhecimento adquirido no curso em suas atividades profissionais. O curso foi organizado em dois módulos para permitir um melhor acompanhamento e evolução da aprendizagem pelos alunos.

O primeiro módulo apresenta os fundamentos da Ciência de Dados. Nesse módulo serão abordados conceitos introdutórios essenciais para a formação de um cientista de dados. Áreas fundamentais da Ciência de Dados serão tratadas a partir de aulas teóricas e práticas utilizando as ferramentas mais atuais, tais como Python, Pytorch e Tensorflow.

◉ Introdução à Ciência de Dados
◉ Programação para Aprendizagem de Máquina
◉ Computação Numérica para Aprendizagem de Máquina
◉ Introdução à Análise de Dados e Estatística
◉ Banco de Dados e Big Data
◉ Visualização de Dados

O segundo módulo apresenta técnicas mais utilizadas em aplicações práticas e de última geração (estado da arte) de Aprendizagem de Máquina (AM) a partir de uma abordagem prática na área de Ciência de Dados. As técnicas de AM serão aplicadas em práticas em diversas aplicações do mundo real. Ao final do módulo, os alunos irão desenvolver um projeto aplicado utilizando os conhecimentos aprendidos no curso.

◉ Aprendizagem de Máquina
◉ Aprendizado Não Supervisionado
◉ Análise de Séries Temporais e Regressão
◉ Aprendizagem Profunda
◉ Visão Computacional
◉ Otimização e Computação Evolucionária
◉ Projeto em Ciência dos Dados

CORPO DOCENTE

O corpo docente do curso é formado por doutores reconhecidos pela sua atuação acadêmica e profissional,
com experiência na execução de projetos relacionados às disciplinas ofertadas.

Cada um dos professores do curso é titular de sua disciplina na pós-graduação do Centro de Informática da UFPE,
a qual está entre os sete mais conceituados do país, avaliado com nota 7, valor máximo possível para qualquer programa nacional.

Adriano Lorena Inacio de Oliveira
Doutorado em Ciência da Computação
Adenilton José
da Silva
Doutorado em Ciência da Computação
Adiel Teixeira de
Almeida Filho
Doutorado em Engenharia de Produção
Cleber Zanchettin
Doutorado em Ciência da Computação

Fernando Maciano de Paula Neto
Doutorado em Ciência da Computação
George Darmiton da Cunha Cavalcanti
Doutorado em Ciência da Computação
Hansenclever de Franca Bassani
Doutorado em Ciência da Computação
Robson do Nascimento Fidalgo
Doutorado em Ciência da Computação
Luciano de Andrade Barbosa
Doutorado em Ciência da Computação

Nivan Roberto Ferreira Junior
Doutorado em Ciência da Computação

Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza
Doutorado em Ciência da Computação
Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto
Doutorado em Ciência da Computação
Tsang Ing Ren
Doutorado em Visão Computacional
Mobirise
Prof. Paulo Salgado
Coordenador

Professor Adjunto do CIn-UFPE atuando nos cursos de Graduação, Mestrado e Doutorado. É Bolsista de Produtividade em Pesquisa do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Tem publicado artigos científicos em jornais e conferências de alto impacto mundial na área de Inteligência Artificial. É coordenador do inovador curso Paradigmas da Computação e Pensamento Computacional para Advogados. Tem atuado em projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação na área de Ciência de Dados em parceria com empresas públicas e privadas de destaque do cenário nacional.

INVESTIMENTO E CRONOGRAMA
Processo seletivo

◉ Análise de currículo
◉ Entrevista

Cronograma

Pré-inscrições abertas!!!
Inscrição: A partir de maio de 2024
Resultado da seleção: maio/2024
Matrículas: maio/2024
Início das aulas*: 15 de maio de 2024 

Documentação necessária

Formulário de Inscrição, Comprovante de Pagamento da Taxa, Diploma de Graduação ou certificado de conclusão de curso (com datas da colação de grau), Histórico Escolar, Curriculum Vitae atualizado, Carteira de Identidade, CPF, Título de Eleitor e Comprovante de Quitação Eleitoral, Comprovante de Residência, Comprovante de Renda ou Carta do Patrocinador, Carta de Recomendação do Empregador ou Chefia Imediata (Opcional).

Investimento

Inscrição: R$ 50,00
Matrícula: R$ 1.250,00
Mensalidade: R$ 800,00 (18 parcelas) 

*O início da segunda turma previsto para maio de 2024 aguarda convênio da parte financeira que está tramitando nas instâncias internas da UFPE. Portanto, o início das aulas poderá ser adiado caso o convênio da parte financeira não esteja registrado até a data do início das aulas. **Para um melhor aproveitamento no curso, será necessário que os alunos disponham dos equipamentos com a configuração mínima necessária para videoconferência e conexão com a internet.

PRÉ-INSCRIÇÃO

CLIQUE AQUI

ETAPAS PARA O INGRESSO

1

INSCRIÇÃO

2

ENTREVISTA

3

MATRÍCULA

4

INÍCIO DAS AULAS

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