O curso de Estatística Aplicada: da Análise Exploratória à Inteligência Artificial da FIA é uma formação prática em análise de dados para quem precisa transformar números em decisões estratégicas.
Cada vez mais, a análise de dados desempenha um papel central nos negócios: permite decidir com base em evidências, reduzir riscos e aumentar as chances de sucesso. Com o crescimento exponencial do volume de dados, dominar estatística aplicada tornou-se uma das habilidades mais valiosas do mercado, e o profissional que a domina ganha papel de destaque no mercado.
Ao longo do curso, você desenvolve as habilidades para explorar, analisar e interpretar dados com técnicas como análise exploratória, inferência estatística, regressão, séries temporais, classificação e clusterização. Na prática, isso significa identificar padrões, tendências e insights que impulsionam o crescimento do negócio, reconhecer problemas e oportunidades, melhorar processos, otimizar estratégias e aumentar a eficiência operacional.
Independentemente do setor, saber extrair informação valiosa dos dados é o que diferencia quem toma decisões inteligentes.
Informações:
| Inscrições até: | Inscrições abertas |
| Início das aulas: | 03/08/2026 |
| Duração: | 4 meses |
| Carga horária: | 84 horas |
| Local: |
EAD AO VIVO
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| Dias e horários: |
Segunda-Feira 19h30 às 22h40 Quarta-Feira 19h30 às 22h40 |
| Programa do curso Faça sua Inscrição | |
Diferenciais
Este curso é oferecido pelo Labdata, o laboratório de dados da FIA e centro pioneiro no Brasil no lançamento de cursos de análise de dados, engenharia de dados e inteligência artificial. As aulas são EaD 100% ao vivo com um professor titular e ao menos um monitor em todas as aulas, e ficam gravadas na biblioteca digital durante o curso.
Os conceitos são apresentados de forma prática, a partir de cases reais. Docente com sólida formação em estatística e análise de dados e atua em grandes empresas — sob a coordenação da Prof.ª Dr.ª Alessandra Montini, uma das principais referências brasileiras em dados, estatística e IA aplicada aos negócios, mestre em Estatística Aplicada pelo IME-USP e doutora pela FEA-USP.
Objetivos
Este curso prático tem como objetivo apresentar as principais técnicas de estatística aplicada usadas na análise de dados para a tomada de decisão. Ao concluir, você será capaz de:
• aplicar as principais técnicas de análise de dados no apoio à decisão;
• explorar e resumir bases de dados com análise exploratória e inferência estatística;
• construir modelos de projeção com regressão linear e séries temporais;
• classificar e ranquear casos com regressão logística e árvore de decisão;
• segmentar públicos e perfis de comportamento com análise de cluster;
• reconhecer a importância da cultura data driven para as organizações.
Perfil do Aluno
Destina-se a profissionais de todas as áreas — negócios, marketing, finanças, engenharia, tecnologia e operações — e a empresas que precisam extrair valor das informações e tomar decisões mais precisas e baseadas em dados. Não é necessário ter formação prévia em estatística ou exatas: o curso parte dos fundamentos e evolui até técnicas avançadas de modelagem, sempre com foco na aplicação prática. A análise de dados é hoje uma habilidade essencial para profissionais de qualquer setor.
Certificação
Ao concluir o curso com aproveitamento, o aluno recebe o Certificado de Conclusão emitido pela Faculdade FIA de Administração e Negócios, reconhecido pelo mercado. O certificado é concedido ao participante aprovado de acordo com o sistema de avaliação definido pela coordenação do curso.
Investimento
Investimento integral: R$ 5.714,29 à vista, ou 7x de R$ 816,32 no cartão de crédito sem juros.
Investimento para conveniados: R$ 4.000,00 à vista, ou 7x de R$ 571,43 no cartão de crédito sem juros.
Metodologia
As aulas são realizadas na modalidade EaD 100% ao vivo, transmitidas por uma plataforma digital que permite contato em tempo real entre alunos e professor. Todas as aulas contam com um professor titular e ao menos um monitor, e os conceitos são apresentados por meio de exemplos e exercícios práticos de análise de dados. São utilizados recursos tecnológicos para facilitar o entendimento, e todas as aulas ficam gravadas na biblioteca digital até o fim do curso.
Sistema de Avaliação
Será aprovado e terá direito ao certificado o participante que obtiver frequência mínima de 75% do total de horas-aula e nota final igual ou superior a 7,0. A nota final corresponde à média das notas das atividades realizadas durante o curso.
Apresentação
Profissionais com sólida formação em análise de dados e com ampla experiência no mundo corporativo para a resolução de problemas complexos.
Profª. Drª. Alessandra de Ávila Montini
Apaixonada por dados e pela arte de lecionar, Alessandra Montini tem muito orgulho de ter criado na FIA cinco laboratórios para as aulas de Big Data e inteligência Artificial. Possui mais de 20 anos de trajetória nas áreas de Data Mining, Big Data, Inteligência Artificial e Analytics. Cientista de dados com carreira realizada na Universidade de São Paulo, Alessandra é graduada e mestra em estatística aplicada pelo IME-USP e doutora pela FEA-USP. Com muita dedicação, a profissional chegou ao cargo de professora e pesquisadora na FEA-USP, e já ganhou mais de 30 prêmios de excelência acadêmica pela FEA-USP e mais de 30 prêmios de excelência acadêmica como professora dos cursos de MBA da FIA. Orienta alunos de mestrado e de doutorado na FEA-USP. Membro do Conselho Curador da FIA, é coordenadora de grupos de pesquisa no CNPq, parecerista da FAPESP e colunista de grandes portais de tecnologia.
Para profissionais de todas as áreas — negócios, marketing, finanças, engenharia, tecnologia e operações — e para empresas que precisam tomar decisões baseadas em dados. Não é preciso ser da área de exatas nem ter formação prévia em estatística.
Não. O curso parte dos fundamentos e foca na aplicação prática das técnicas, priorizando a interpretação correta de cada método e o uso dos dados no apoio à decisão.
As aulas são na modalidade EaD 100% ao vivo, transmitidas por plataforma digital com contato em tempo real. Todas as aulas contam com um professor titular e ao menos um monitor.
As aulas são EaD 100% ao vivo e online. Também ficam gravadas na biblioteca digital até o fim do curso, para revisão.
Análise exploratória de dados, probabilidade e inferência estatística, regressão linear, séries temporais (AR, MA, ARMA, ARIMA e SARIMA), regressão logística, árvore de decisão e análise de cluster (K-médias).
Explorar e resumir bases de dados, testar hipóteses, construir projeções com regressão e séries temporais, classificar e ranquear casos, e segmentar públicos e perfis de comportamento, aplicando cada técnica a problemas reais de negócio.
Recebe o Certificado de Conclusão, emitido pela Faculdade FIA de Administração e Negócios, o participante com frequência mínima de 75% das horas-aula e nota final igual ou superior a 7,0. A nota final é a média das atividades realizadas durante o curso.
A extensão em Estatística Aplicada é uma formação curta e focada para dominar técnicas estatísticas aplicadas à decisão. A pós-graduação e o MBA são formações completas e de longo prazo em ciência e engenharia de dados.
A coordenação é da Prof.ª Dr.ª Alessandra Montini, uma das principais referências brasileiras em dados, estatística e IA aplicada aos negócios — mestre em Estatística Aplicada pelo IME-USP, professore e doutora pela FEA-USP.
Relacionamento Labdata
(11) 98685-3693
(11) 95577-7139
Carga horária: 84 horas
Profª. Drª. Alessandra de Ávila Montini

Apaixonada por dados e pela arte de lecionar, Alessandra Montini tem muito orgulho de ter criado na FIA cinco laboratórios para as aulas de Big Data e inteligência Artificial. Possui mais de 20 anos de trajetória nas áreas de Data Mining, Big Data, Inteligência Artificial e Analytics. Cientista de dados com carreira realizada na Universidade de São Paulo, Alessandra é graduada e mestra em estatística aplicada pelo IME-USP e doutora pela FEA-USP. Com muita dedicação, a profissional chegou ao cargo de professora e pesquisadora na FEA-USP, e já ganhou mais de 30 prêmios de excelência acadêmica pela FEA-USP e mais de 30 prêmios de excelência acadêmica como professora dos cursos de MBA da FIA. Orienta alunos de mestrado e de doutorado na FEA-USP. Membro do Conselho Curador da FIA, é coordenadora de grupos de pesquisa no CNPq, parecerista da FAPESP e colunista de grandes portais de tecnologia.