Análise de Dados e Matemática Aplicada na Ampli
- Bolsas a partir de R$ 59,94
Como é o curso de Análise de Dados e Matemática Aplicada na Ampli?
A pós-graduação em Análise de Dados e Matemática Aplicada é um curso de especialização que visa preparar os alunos para a utilização de algoritmos e técnicas para coletar, organizar, analisar e interpretar dados de diversas fontes, auxiliando na tomada de decisões informadas. Além disso, o curso também oferece treinamento em computação, técnicas de mineração de dados, análise de redes, machine learning, e muito mais.
Resumo do curso
Área de conhecimento: Ciências exatas e da terra
Duração: em média, 2 anos
Como é a faculdade Ampli
Resumo da faculdade
- 73 cursos de graduação e 276 de pós-graduação
- 443 unidades
Dúvidas mais frequentes
O Ampli EaD disponibiliza cursos de graduação e pós-graduação nas mais diversas áreas como, por exemplo, Alimentos e Bebidas, Artes e Design, Comunicação, Marketing e Artes, Direito, Educação, Finanças, Gestão e Indústria, Gestão e Negócios, Inovação e Negócios, Marketing e Comunicação, Matemática e Tecnologia, Saúde, Setor Público e Tecnologia.
Os cursos de graduação possuem tempo de formação entre 1 ano e meio e 3 anos, enquanto os cursos de pós-graduação apresentam formação acadêmica com duração entre 5 meses e 9 meses.
A pós-graduação em Análise de Dados e Matemática Aplicada é um programa de estudo que combina a análise de dados e a matemática aplicada para desenvolver habilidades em áreas como modelagem, mineração de dados, análise estatística e otimização.
Os estudantes da área têm a oportunidade de aprender técnicas modernas, como Machine Learning, Deep Learning, Inteligência Artificial e Big Data. Além disso, os ele são capazes de aplicar essas ferramentas para solucionar problemas reais, como previsão de preços, previsão de demanda e outros.
A pós-graduação em Análise de Dados e Matemática Aplicada é um curso de especialização que visa preparar os alunos para a utilização de algoritmos e técnicas para coletar, organizar, analisar e interpretar dados de diversas fontes, auxiliando na tomada de decisões informadas. Além disso, o curso também oferece treinamento em computação, técnicas de mineração de dados, análise de redes, machine learning, e muito mais.
Ao decorrer do curso, os alunos desenvolvem uma ampla variedade de habilidades, incluindo a capacidade de trabalhar com dados estruturados e não-estruturados, usar ferramentas de análise de dados para criar visualizações, desenvolver modelos preditivos e identificar padrões complexos.
