Introdução a Inteligência Artificial, Engenharia e Arquitetura de Dados
Introdução a Inteligência Artificial, Engenharia e Arquitetura de Dados
A análise de dados desempenha cada vez mais um papel fundamental nos negócios e nas tomadas de decisão estratégicas de todas as organizações. Com a análise de dados, os profissionais tomam decisões embasadas em evidências, reduzindo os riscos e aumentando as chances de sucesso.
Com o crescimento exponencial da quantidade de dados disponíveis, as habilidades de análise de dados se tornaram cada vez mais valiosas e o profissional Data Driven ganha papel de destaque.
O curso de extensão Introdução à inteligência artificial , engenharia e arquitetura de dados é ideal para quem está começando sua jornada no universo do big data. Você aprenderá os conceitos fundamentais e descobrirá como as tecnologias de dados podem transformar negócios.
Com uma abordagem introdutória, exploramos temas como as 7 características do big data, a importância da engenharia e arquitetura de dados, e as diferenças entre data warehouse, data lake e lakehouse.
Este curso é sua entrada no mundo do big data, com foco em preparar profissionais para um mercado cada vez mais orientado por dados.
Este curso é oferecido pelo núcleo de análise de dados da FIA - Labdata. O Labdata é pioneiro no lançamento de cursos de análise de dados, inteligência artificial e Big Data. Durante as aulas os conceitos são apresentados de forma prática com base em Cases Reais. Todos os professores possuem sólida formação em análise de dados e trabalham em grandes empresas.
Objetivos
Apresentar o conceito de big data e de inteligência artificial;
Destacar a importância da engenharia e da arquitetura de dados na geração de valor para as organizações.
Perfil do Aluno
Destina-se a profissionais que desejam iniciar sua carreira nas áreas de engenharia e arquitetura de dados.
Investimento
Valor Integral: R$ 4.285,71 à vista ou 7x de R$ 612,24 no Cartão de Crédito sem juros.
Valor para Conveniados: R$ 3.000,00 à vista ou 7x de R$ 428,57 no Cartão de Crédito sem juros.
Metodologia
Serão utilizados cases e recursos tecnológicos para o melhor entendimento dos conceitos;
Aulas interativas entre aluno e professor proporcionarão a melhor experiência de aprendizado;
Os conceitos são apresentados por meio de apresentações de aplicações.
Sistema de Avaliação
Será aprovado no curso e terá direito ao certificado o participante que tiver obtido frequência mínima de 75% (setenta e cinco por cento) do total de horas-aula do curso e obtiver nota final igual ou superior a 7,0 (sete). A nota final será composta pela média das notas das atividades realizadas durante o curso.
Disciplinas
Introdução a Inteligência Artificial, Engenharia e Arquitetura de Dados
Apresentação
Profissionais com sólida formação em análise de dados e com ampla experiência no mundo corporativo para a resolução de problemas complexos.
Coordenador
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.
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.