MBA em Data Science e Analytics
A Carreira em MBA em Data Science e Analytics é uma das las Pós graduação do MBA que dita a la Universidade de São Paulo.
Duraçao: 18 MESES.
O título do MBA em Data Science e Analytics é o título atribuído pela la Universidade de São Paulo para carreira Especialização em Informática.
SOBRE O CURSO
Já pensou em melhorar os processos analíticos e de tomada de decisão em ambientes organizacionais? Esteja alinhado ao mercado de trabalho com o MBA em Data Science e Analytics USP/Esalq, um curso online e com ferramentas exclusivas de interação entre professores e alunos.
Pré-requisito: para ingresso nos cursos dos MBAs USP/Esalq o candidato deve possuir diploma de curso superior. Não é necessário formação ou atuação anterior na área de Ciência de Dados ou Tecnologia da Informação.
Seja relevante
O reconhecimento e a relevância que você precisa para uma carreira de sucesso dependem da constante atualização, do conhecimento das principais tendências e da compreensão sobre como se relacionam os fundamentos e conceitos de Ciência de Dados com aplicações práticas, estratégias, modelos de negócios e tecnologias.
Desenvolva habilidades
O mercado demanda profissionais com mais do que conhecimento técnico. Por isso, o MBA em Data Science e Analytics USP/Esalq vai além, buscando desenvolver competências e habilidades como comunicação, senso crítico, capacidade analítica e interpretativa, programação e implementação de códigos de machine learning, resolução de problemas, visão sistêmica e estratégica entre outras.
No fim do curso, o profissional poderá:
- Compreender as diferentes estruturas de bancos de dados, tipos de variáveis e suas escalas de mensuração
- Relacionar engenharia de dados, analytics e machine learning
- Desenvolver habilidades para a manipulação de dados, data wrangling e data visualization
- Entender as razões para a estimação de cada um dos modelos de machine learning
- Construir algoritmos para desenvolvimento de modelos e implementação de técnicas de machine learning unsupervised, supervised e ensemble
- Desenvolver web crawlers e implementar algoritmos de webscraping e deep learning
- Compreender e utilizar dados para análise geoespacial
- Desenvolver projetos de business intelligence e data visualization, bem como construir dashboards
- Implementar técnicas de pesquisa operacional a partir de modelos de otimização e simulação
- Apresentar visão crítica e estratégica sobre projetos de tecnologia da informação, inteligência artificial, big data e data mining
- Estabelecer estratégias de analytics para modelos de decisão e risk management
- Discutir cloud computing
- Discutir LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados)
A quem este curso se destina
Profissionais atuantes nas mais diversas áreas, que precisam ou desejam adquirir conhecimentos em modelagem de dados, programação, tecnologia e tomada de decisão estratégica a partir das diversas vertentes da Ciência de Dados.
Metodologia de ensino aplicável
A metodologia do curso está fundamentada na interação entre teoria e prática, com o objetivo de desenvolver nos alunos o pensamento crítico e habilitar a busca por soluções, tanto nas atividades atuais quanto futuras, construindo o conhecimento para encarar desafios ao longo da carreira profissional.
AULAS E PROVAS ONLINE
A melhor forma de garantir conteúdo atualizado, interação e flexibilidade entre alunos e professores é com aulas ao vivo e online. Elas ainda ficam gravadas para você rever quantas vezes quiser até o fim do curso.
Depois de cada aula, os alunos devem realizar uma prova (também online), que fica disponível no sistema acadêmico por três semanas. São 10 perguntas de múltipla escolha e três tentativas, sendo considerada a maior nota para compor a média final (que deve ser igual ou superior a 7).
Ao fim do curso, os alunos realizam as provas finais, que também são online e obrigatórias para a conclusão do MBA.
DEFESA DO TCC
Na modalidade EAD o curso é totalmente online e o discente poderá escolher entre apresentar o TCC presencialmente (em Piracicaba/São Paulo) ou online, por vídeo conferência.
A etapa do trabalho de conclusão de curso é requisito obrigatório para a conclusão dos cursos de especialização em nível de MBA oferecidos pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq) da Universidade de São Paulo (USP).
DÚVIDAS FREQUENTES
Existe algum pré-requisito para este MBA?
Não existe pré-requisito em relação a conhecimento, porque nosso curso é pautado em três pilares centrais: fundamentos de cada uma das técnicas de Data Science e Analytics, implementação dos softwares e tomada de decisão. Cada um dos módulos vai ser pautado em cima desses três pilares. Isso quer dizer que você vai aprender essas linguagens desde sua fundamentação!
Mas nós sempre recomendamos que o aluno que não possui familiaridade com os fundamentos do curso dedique um pouco mais de tempo ao MBA e, também, assista a todas as aulas de nivelamento que nós oferecemos.
Qual é o público-alvo deste MBA?
Este curso é naturalmente multidisciplinar. Ele se direciona para profissionais graduados nas mais diversas áreas de Ciências Humanas, Exatas e Biológicas que tenham interesse em adquirir ou aprofundar conhecimentos em modelagem de dados, programação, tecnologia e tomada de decisão estratégica a partir das diversas frentes que caracterizam a Ciência de Dados.
Qual é o objetivo do curso?
O objetivo do nosso MBA é capacitar o profissional no desenvolvimento de técnicas de ciência e análise de dados, balanceando fundamentos, programação e tomada de decisão, por meio da explicitação das principais técnicas de Data Science, Machine Learning e Analytics, com foco na geração de informação voltada ao estabelecimento de estratégias para tomada de decisão, adaptação, no conhecimento de tecnologias emergentes e na alocação de recursos.
Teremos aulas práticas?
O curso tem uma vertente muito forte em hands on (mão na massa), onde será ensinado como desenvolver algoritmos, estimar modelos, criar funções, entre outros para fins de tomada de decisão. Teremos aulas práticas para desenvolvimento de algoritmos para análises de dados, mesclando desenvolvimento do algoritmo, com base nos fundamentos estudados e adquiridos, para fins de tomada de decisão.
Qual é a linguagem de programação utilizada no MBA?
O curso será dado majoritariamente em R e Python, mas também abordaremos SQL na disciplina de Engenharia de Dados.
Quais são as ferramentas de estatística abordadas?
Teremos diversas ferramentas de estatísticas: Análise de Clusters, Análise Fatorial por Componentes Principais, Análise de Correspondência Canônica Simples e Múltipla, Modelos Regressivos Lineares e Não Lineares, Modelos Logísticos Binários e Multinominais, Modelagem Zero-Inflated para Eventos Raros, Modelos Multinível, Ensemble Models, Árvores de Decisão, Bagging, Boosting, Random Forest, Redes Neurais, Ferramentas de Business Intelligence, Deep Learning, Análise Espacial, NLP, Webscraping, Text Mining, Pesquisa Operacional, Analytic Hierarchy Process, entre outros.
Este MBA tem foco em Gestão?
O MBA não tem foco na gestão, mas sim em gerar resultados para tomada de decisões. Os modelos utilizarão bancos de dados reais e de mercado provenientes de diversas áreas do conhecimento.
Aprenderemos sobre tratamento de dados?
Sim, em todo o módulo de Machine Learning. Além disso, teremos uma disciplina específica sobre Manipulação e Tratamento de Dados, chamada de Data Wrangling.
Qual o diferencial do MBA em Data Science e Analytics USP/Esalq?
Um dos maiores diferenciais é que nosso curso é pautado em três pilares centrais: fundamentos, programação e tomada de decisão. Esse modelo de ensino te permite aprender de fato as programações desde a sua base. Além disso, nós também iniciamos e finalizamos os módulos em uma única programação, ao invés de segmentar o módulo em várias linguagens programáticas, o que contribui para uma maior fixação do conteúdo.