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O Bacharel em Ciência de Dados é um profissional multidisciplinar que combina conhecimentos em estatística, programação e negócios para extrair insights valiosos de grandes volumes de dados. Ele utiliza técnicas avançadas de análise, como aprendizado de máquina e mineração de dados, para resolver problemas complexos e orientar a tomada de decisões estratégicas. Além de habilidades técnicas, o cientista de dados possui uma visão analítica crítica e é capaz de comunicar resultados de forma clara, colaborando com diferentes áreas para gerar valor em diversas indústrias. Os egressos podem atuar com as seguintes funções:
Cientista de Dados;
Engenheiro de Dados;
Analista de Dados;
Analista de BI (Business Intelligence);
Engenheiro de Machine Learning (aprendizagem de máquina); e
Cargos de Gestão Estratégica (coordenação, gerência ou diretoria).
Integração entre matemática, estatística, computação e negócios.
Domínio de ferramentas modernas como Python, R, SQL, Spark, Hadoop e plataformas de machine learning.
Capacitação em comunicação eficaz, colaboração em equipes e resolução de problemas complexos.
Formação ética e consciente sobre o impacto social e a privacidade dos dados.
Parcerias com empresas, projetos práticos e atividades de extensão que promovem a aplicação direta dos conhecimentos.
Em sala de aula e experiência profissional nas diversas áreas que o Bacharel em Ciência de Dados pode atuar.
Florianópolis é um dos principais polos de tecnologia no Brasil, oferecendo diversas oportunidades de estágios, empregos e networking com startups e empresas consolidadas no setor de TI, como a ACATE (Associação Catarinense de Tecnologia).
A cidade promove um ambiente propício para a inovação, com diversos eventos, incubadoras e programas de aceleração que incentivam os alunos a desenvolverem projetos inovadores e empreenderem na área de ciência de dados.
O curso oferece uma combinação equilibrada de fundamentos teóricos em matemática, estatística e ciência da computação, com um forte foco em ferramentas práticas e tecnologias de ponta como machine learning, big data e inteligência artificial, garantindo que os alunos estejam preparados para os desafios atuais e futuros do mercado.
Os alunos participam de projetos práticos desde o início do curso, trabalhando com dados reais e colaborando com empresas e startups. Essa abordagem permite o desenvolvimento de habilidades práticas e networking valioso para o mercado de trabalho.
Professores altamente qualificados com experiência acadêmica e no mercado, aliada a laboratórios modernos e acesso a plataformas de big data e computação em nuvem, proporcionam uma experiência de aprendizado robusta e de alto nível.
Você aprenderá a construir modelos preditivos e prescritivos baseados em estatística, machine learning, e outras técnicas baseadas em inteligência artificial, para que seja possível classificar, segmentar e recomendar dados e informações.
Você apenderá métodos e técnicas para extrair, processar e persistir dados estruturados ou textuais a partir de ambientes baseados em banco de dados ou de Big Data.
Você apenderá métodos e conhecerá ferramentas que lhe apoiarão no processo de análise de bases de dados, para que seja possível buscar padrões, estudar fenômenos e gerar insights de negócio para a camada tomadora de decisão.
Você aprenderá conteúdos teóricos e práticos para modelar e construir bancos de dados dimensionais (Data Warehouse), criando indicadores alinhados com as necessidades de negócio para apoio à decisão;
Você desenvolvera soluções baseadas em Aprendizagem de Máquina a partir de grandes bases de dados para apoiar o processo operacionais e estratégicos da organização;
Você aprenderá conteúdos teóricos e práticos sobre computação, programação, banco de dados e Inteligência Artificial, sendo possível projetar e implementar soluções computacionais baseadas em dados para as organizações.
Matriz curricular
Horário das disciplinas
ementas do curso
Análise de problemas partindo da definição de requisitos para construção de códigos simulando o ciclo de desenvolvimento de software construindo soluções por meio de linguagens para desktop, Web, Mobile, Embarcado e Internet das Coisas. Utilização de ferramentas de apoio ao desenvolvimento: GIT e Sublime.
Carga Horária: 80
Créditos: 4
Introdução aos conceitos de arquitetura de computadores, sistemas operacionais e redes de computadores, proporcionando uma base sólida para o entendimento do funcionamento de computadores e da interação entre hardware e software. Aborda a estrutura básica de computadores, princípios de sistemas operacionais, gerenciamento de processos, memória e segurança, além dos fundamentos de redes de computadores e comunicação entre dispositivos. Desenvolver habilidades para configurar e integrar sistemas computacionais, sistemas operacionais e redes com foco em segurança e eficiência.
Carga Horária: 80
Créditos: 4
Estruturação de Dados. Dados pessoais. Dados Públicos. Termos de uso e LGPD. Obtendo dados de distintas origens. Atualizando dados. Associando dados públicos e privados. Insights em dados. Analisando dados. Construindo ações a partir de dados. Associando ferramentas estatísticas e dados.
Carga Horária: 40
Créditos: 2
Contextos de Linguagens de Desenvolvimento. Scripts de obtenção de dados. Repositórios de dados. Noções de lógica com estrutura de desenvolvimento. Variáveis e sintaxes. Implementação de pequenas rotinas.
Carga Horária: 40
Créditos: 2
Introdução a Banco de Dados Relacionais e Não Relacionais. Modelagem Relacional e Dimensional. CRUD em Linguagens de consulta SQL e NoSQL. Otimização e performance de Sistemas de gerenciamento de bancos de dados (SGBD). Monitoramento e Avaliação de Resultados por meio de Business Intelligence e Ciência de Dados (Dados estruturados e não estruturados).
Carga Horária: 80
Créditos: 4
Introdução à Metodologia Científica em Ciência de Dados; Fundamentos da pesquisa científica aplicada; Revisão bibliográfica e identificação de problemas de pesquisa; Delimitação de escopo e objetivos em projetos de ciência de dados; Formulação de Hipóteses (Conceitos de hipóteses nula e alternativa; Definição e formulação de hipóteses em projetos; Estabelecimento de critérios de avaliação e métricas de sucesso); Design de Experimentos (Estruturação de experimentos para testes em ciência de dados. Amostragem, randomização e controle de variáveis; Desenhos experimentais clássicos (fatorial, blocos randomizados) e sua aplicação em ciência de dados); Metodologias Ágeis para Projetos de Ciência de Dados (Princípios e práticas ágeis aplicados a projetos de ciência de dados); Estruturação de relatórios técnicos e acadêmicos; Análise e discussão de estudos de caso em ciência de dados; Desenvolvimento de um projeto prático que englobe desde a formulação de hipótese até a análise de resultados.
Carga Horária: 80
Créditos: 4
coordenação
corpo docente
O UNICESUSC segue investindo na qualidade do ensino e na formação de profissionais preparados para o mercado! Recentemente, novos equipamentos foram adquiridos para o Estúdio de Produção Audiovisual, um espaço essencial para a gravação das…
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O resultado do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) foi divulgado hoje, e agora é a sua chance de participar do nosso Processo Seletivo de Verão! Conheça nossos cursos e garanta sua vaga ainda hoje:…
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O Presidente do Sapiens Parque S.A, Sr. Eduardo Cesar Cordeiro Vieira, foi recebido no UNICESUSC na última segunda-feira (06/01). O Sapiens Parque constitui-se como Parque de Inovação em Florianópolis, com vistas a promover o desenvolvimento…
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Representantes da Fundação CERTI, liderados pelo Diretor Administrativo, Aucinei Agenor Brandão, foram recebidos no UNICESUSC na última quarta-feira (17/12). A Fundação é uma organização de pesquisa, desenvolvimento e serviços tecnológicos especializados que proporciona soluções inovadoras…
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