Análise de Dados e Matemática Aplicada no wPós
- Bolsas a partir de R$ 49,98
Como é o curso de Análise de Dados e Matemática Aplicada no wPós?
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 wPós
Resumo da faculdade
- mais de 9.000 alunos matriculados
- mais de 60 docentes
- 11 cursos de graduação e 1.802 de pós-graduação
- 47 unidades
Dúvidas mais frequentes
Ao todo, a Faculdade Unyleya já formou quase 100 mil alunos em seus cursos de graduação e pós-graduação. Só no programa wPós são mais de 500 cursos, em 48 áreas, em um dos mais bem-sucedidos programas de pós-graduação a distância do Brasil.
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.