Ciência de Dados e Inteligência Artificial na Anhanguera
- Pós-graduação
- 43 disciplinas
- Bolsas a partir de R$ 83,30
Como é o curso de Ciência de Dados e Inteligência Artificial na Anhanguera?
O curso é oferecido na modalidade 100% a distância (EAD), com duração de 10 meses e carga horária de 360 horas, divididas em 9 disciplinas específicas.
As aulas são compostas por videoaulas, podcasts, slides e leituras digitais. O aluno também realiza desafios práticos e atividades avaliativas em cada disciplina.
Durante a formação, há o acompanhamento de tutores capacitados e possibilidade de acesso vitalício aos conteúdos. O certificado emitido tem validade igual ao de cursos presenciais.
Resumo do curso
Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra
Duração: até 10 semestres
O que você vai aprender?
Matemática Básica
Fundamento De Hardware E Software
Cultura E Sociedade
Projeto Integrador Em Ciência De Dados E Inteligência Artificial
Como é a faculdade Anhanguera
Resumo da faculdade
- mais de 121.000 alunos matriculados
- mais de 5.000 docentes
- 100 cursos de graduação e 753 de pós-graduação
- 2691 unidades
Dúvidas mais frequentes
A pós-graduação EAD da Anhanguera se destaca por oferecer um ambiente virtual completo, com flexibilidade de horários e autonomia para os estudos.
Os alunos contam com tutores especializados, correções automáticas das avaliações, certificado digital com emissão rápida e acesso à maior biblioteca virtual da América Latina.
Há também cursos complementares gratuitos (cursos nano), conteúdos com demonstrações práticas e a possibilidade de contratação de mentorias ou TCC.
Os alunos avaliam as disciplinas com índice de satisfação elevado (CSAT 89).
A formação é voltada a profissionais de tecnologia, engenharia, estatística, matemática e áreas correlatas, além de interessados em atuar com análise de dados e inteligência artificial.
O curso busca desenvolver competências técnicas e práticas para enfrentar desafios modernos usando soluções baseadas em dados.
Há ênfase em linguagens de programação, técnicas de modelagem, machine learning e inteligência aplicada a negócios.
O conteúdo abrange desde a introdução à inteligência artificial até o desenvolvimento de aplicações em robótica, imagem e visão computacional.
São estudadas linguagens como Python com Spark, processamento de linguagem natural, análise e modelagem preditiva, business intelligence (BI), governança de dados e projetos com foco em soluções para processamento paralelo e distribuído.
O objetivo é capacitar o aluno a aplicar a ciência de dados em contextos reais e tomar decisões baseadas em dados.
