Ciência de Dados na Nova Didattica
- 42 disciplinas
- Bolsas a partir de R$ 39,92
Como é o curso de Ciência de Dados na Nova Didattica?
Ciência de dados é o campo que combina estatística, programação e análise de dados para extrair insights aplicáveis. Envolve a coleta, processamento e interpretação de grandes volumes de informação, ajudando empresas a tomar decisões embasadas e resolver problemas em diferentes áreas.
Resumo do curso
Área de conhecimento: Ciências exatas
Duração: Entre 1 e 3 anos
O que você vai aprender?
Análise Combinatória
Banco De Dados
Matemática E Lógica
Paradigmas De Linguagens De Programação Em Python
Como é a faculdade Nova Didattica
Resumo da faculdade
- 20 cursos de pós-graduação
- 3 unidades no estado de São Paulo
Dúvidas mais frequentes
O curso de Ciência de Dados pode ser desenvolvido tanto em nível de graduação quanto de pós-graduação. Como bacharelado, o programa dura de 3 a 4 anos e possui carga horária que varia entre 2.800 a 3.200 horas. Durante o interlúdio, os alunos desenvolvem tópicos de matemática, estatística, programação e técnicas de análise de dados. Atividades práticas também são integradas, com projetos que simulam demandas reais de análise e processamento de grandes volumes de informações.
A pós-graduação, que pode ser lato sensu ou stricto sensu, tem duração variável de 1 a 2 anos, e é voltada para profissionais que já atuam em áreas correlatas ou que desejam especializar-se no uso de dados para solucionar problemas específicos.
Em ambos os casos, estágios obrigatórios ou facultativos podem ser requisitados. O curso também enfatiza a construção de portfólios de projetos práticos.
Ciência de dados é o campo que combina estatística, programação e análise de dados para extrair insights aplicáveis. Envolve a coleta, processamento e interpretação de grandes volumes de informação, ajudando empresas a tomar decisões embasadas e resolver problemas em diferentes áreas.
O curso de Ciência de Dados forma profissionais aptos a coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados para extrair informações relevantes. Durante o percurso acadêmico, os alunos aprendem a utilizar ferramentas estatísticas, linguagens de programação e técnicas de aprendizado de máquina para apoiar decisões estratégicas em áreas como negócios, tecnologia e saúde.
Para a capacitação dos futuros profissionais, são integrados tópicos de mineração de dados, visualização de informações e modelagem preditiva. Além disso, o curso vincula a aplicação dos aprendizados na prática, em áreas como matemática e estatística.
A metodologia também valoriza o desenvolvimento de projetos que simulam pretextos reais, preparando os profissionais para atuar em segmentos de finanças, tecnologia, marketing e saúde.
Ao concluir o programa, os profissionais encontram oportunidades como cientistas de dados, analistas ou engenheiros de dados, colaborando com equipes multidisciplinares para otimizar processos, tomar decisões baseadas em dados e resolver desafios empresariais e tecnológicos.
