Análise de Dados e Matemática Aplicada na Progresso EaD
- Bolsas a partir de R$ 49,98
Como é o curso de Análise de Dados e Matemática Aplicada na Progresso EaD?
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 Progresso EaD
Resumo da faculdade
- 7 cursos de graduação e 3.185 de pós-graduação
- 1 unidade no estado de Minas Gerais
Dúvidas mais frequentes
Na Progresso EaD, os cursos possuem certificados emitidos pela Iseed Faved, credenciada pelo Ministério da Educação (MEC) em 2006. Os conteúdos tratados em seu material didático são atualizados constantemente, e os alunos podem tirar possíveis dúvidas com tutores.
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.