Pós-graduação em Ciência de Dados

Pós-graduação em Ciência de Dados
Sobre o curso
Prezado,
As atividades práticas presenciais dos cursos híbridos serão realizadas em um polo com laboratório e equipamentos específicos, diferente do polo de matrícula.
No caso de dúvidas, consulte seu polo.
Na atualidade, os dados se tornaram o ativo mais estratégico para empresas de todos os setores. Mais do que armazenar informações, é preciso analisá-las e extrair valor para apoiar decisões e criar soluções inteligentes. Nesse cenário, a atuação de profissionais especializados em Ciência de Dados se torna fundamental.
Pensando nisso, a Pós-graduação em Ciência de Dados EAD da UniCesumar oferece a você a oportunidade de se aprofundar nas principais ferramentas e técnicas do mercado, como programação em Python, inteligência artificial e storytelling de dados. Essa especialização é o diferencial para quem deseja atuar com análise de dados e Machine Learning em um setor que não para de crescer.
Se você quer se destacar profissionalmente e dominar as tendências da área, essa é a pós-graduação ideal para sua carreira! Inscreva-se já!
Se você tem interesse em atuar de forma estratégica com dados, é importante saber quem pode se beneficiar dessa especialização. A Pós-graduação em Ciência de Dados é indicada para profissionais que buscam ampliar suas competências e aplicar análise de dados e inteligência artificial no dia a dia das organizações.
O curso é ideal para:
- Profissionais e gestores de TI.
- Cientistas de dados e analistas de negócios.
- Coordenadores de projetos.
- Especialistas de outras áreas, que desejam explorar o potencial dos dados no mercado em que atuam.
Dessa forma, a pós-graduação amplia seu repertório técnico e analítico, preparando você para atuar com dados de maneira inteligente e eficaz.
Embora TI e Ciência de Dados estejam diretamente ligadas, é fundamental compreender suas diferenças para escolher o caminho que esteja mais alinhado aos seus objetivos profissionais.
De forma geral:
- Tecnologia da Informação (TI) se concentra na gestão da infraestrutura tecnológica, garantindo que sistemas e redes funcionem de maneira eficiente.
- Ciência de Dados, por sua vez, utiliza essas ferramentas e estruturas para coletar, processar e interpretar dados, extraindo percepções relevantes que impactam diretamente nas decisões estratégicas das empresas.
Ou seja, enquanto a TI cuida da base tecnológica, a Ciência de Dados analisa e transforma informações em conhecimento valioso.
Ao escolher uma carreira, entender o potencial de crescimento e remuneração faz toda a diferença. E no caso da ciência de dados, as perspectivas são altamente positivas.
Confira a média salarial de um cientista de dados no Brasil:
- Início de carreira: entre R$ 6.000 e R$ 9.000.
- Profissional pleno: de R$ 10.000 a R$ 15.000.
- Sênior: acima de R$ 20.000, podendo superar R$ 30.000 em grandes empresas.
- Com a pós-graduação da UniCesumar, você ganha mais competitividade para conquistar as melhores oportunidades no setor.
Cada vez mais em voga no mercado de trabalho, o uso da inteligência artificial para análise de dados é uma das grandes apostas das empresas para os próximos anos.
Isso porque a IA potencializa o trabalho do cientista de dados ao permitir que grandes volumes de informações sejam processados de forma automatizada. Assim, é possível:
- Aplicar machine learning para criar modelos preditivos.
- Explorar storytelling de dados e comunicar resultados de maneira estratégica.
- Essa integração torna o profissional ainda mais preparado para lidar com desafios complexos e entregar análises robustas e relevantes.
Garanta uma formação que diferencia você no mercado e abre portas para atuar em projetos inovadores. Inscreva-se na Pós-graduação em Ciência de Dados e dê o próximo passo na carreira!
- Sobre o Curso
- Onde você pode trabalhar
- Conheça suas disciplinas
- Como é estudar na EAD UniCesumar
- Opinião de quem é aluno
Profissionais de TI, gerentes de TI, coordenadores de projetos, analistas de negócios, cientistas de dados e profissionais das diversas áreas de atuação que têm necessidade de uso de ferramentas computacionais para a exploração e análise de dados relativos aos seus processos ou aos mercados onde atuam.