Data Analytics na Digital House
- Bolsas a partir de R$ 0,00
Como é o curso de Data Analytics na Digital House?
Resumo do curso
Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra
Duração: De 40 a 360 horas
Como é a faculdade Digital House
Resumo da faculdade
Dúvidas mais frequentes
Para oferecer a melhor estrutura para seus alunos e professores, a Digital House busca constantemente apresentar novos diferenciais em relação às outras instituições de ensino. Exemplo disso é que todo o ambiente é voltado para o aprendizado, com um espaço de convivência que estimula a troca de conhecimento.
O curso de Data Analytics pode ser desenvolvido em diferentes níveis de ensino, incluindo livre e de pós-graduação. A escolha varia de acordo com o perfil do aluno e impacta a duração, metodologia e abordagem do programa.
Em nível livre, a formação dura entre 2 a 6 meses, com carga horária de 40 horas, em média. Ele é indicado para iniciantes que desejam dar os primeiros passos na área, com aulas introdutórias sobre tratamento de dados, Excel, Power BI, SQL e fundamentos estatísticos.
Já a pós-graduação é indicada para profissionais graduados que desejam aperfeiçoar habilidades de análise de dados. Nesse caso, o programa tem carga horária que varia entre 360 e 480 horas e duração de 12 meses. O conteúdo é avançado, com foco em ferramentas de análise preditiva, modelagem estatística, dashboards executivos e comunicação de dados.
O curso é realizado na modalidade EaD, para ambos os níveis de ensino, e envolve atividades, projetos aplicados e soluções que integram o portfólio do profissional formado.
Caso você tenha dúvidas se esse curso é a escolha certa para você, não deixe de conferir o Teste Vocacional da Quero Bolsa. É rápido, gratuito e pode te ajudar nessa importante escolha profissional.
O curso de Data Analytics forma profissionais capacitados para transformar dados em informações estratégicas. No programa, o aluno aprende a analisar dados com foco em decisões de negócio, valendo-se de ferramentas estatísticas, técnicas de visualização e métodos computacionais para resolver problemas.
A proposta é preparar o estudante para extrair padrões, construir dashboards, interpretar métricas e sugerir ações baseadas em dados.
Após formado, o profissional pode atuar em organizações de todos os setores, como empresas de tecnologia, e-commerces, consultorias, instituições financeiras, indústrias e órgãos públicos.
