O MBA Analytics em Big Data - Data Engineer possui a carga horária mais completa do mercado com o melhor custo benefício. Nele desenvolvemos suas habilidades para te tornar um(a) líder de negócios que busca o crescimento por meio da tecnologia. Através da experiência prática, o curso aborda as principais ferramentas utilizadas por engenheiros de dados e arquitetos de solução para armazenar e processar dados estruturados e não-estruturados. Nosso corpo docente possui sólida formação acadêmica e atuam em grandes empresas que são destaques nessa área.
Especialização de alto padrão de qualidade com reconhecimento internacional, credenciados pela AMBA (Association of MBAs), além de credenciada junto ao MEC, proporcionando aos nossos alunos oportunidades de carreira de gestão bem-sucedida.
Desenvolva as habilidades para se tornar um líder de negócios orientado a dados como engenheiro de dados, arquiteto de soluções e gerente de projetos de big data. Obtenha networking qualificado com aulas 100% ao vivo, interativas e aplicadas a problemas reais. Toda a qualidade do presencial no melhor do digital. Mergulhe no mundo das tecnologias de big data, análise de dados, otimização e inteligência artificial enquanto trabalha em paralelo para aprimorar suas habilidades de gestão e comunicação, além de obter conhecimento crítico de negócios para maximizar seus resultados.
Informações:
Inscrições até: | Inscrições abertas |
Início das aulas: | 22/08/2022 |
Duração: | 24 meses |
Carga horária: | 560 horas |
Local: |
EAD 100% AO VIVO |
Dias e horários: |
Segunda-Feira 19h00 às 23h00 Semanal Quarta-Feira 19h00 às 23h00 Semanal |
Programa do curso Faça sua Inscrição | |
Diferenciais
Carga horária mais completa do mercado. Todas as aulas são de Big Data, Analytics e Inteligência Artifical são práticas. O corpo docente possui sólida formação acadêmica e atuam em grandes empresas que são destaques na área de analytics, big data e inteligência artifical. Os alunos terão acesso aos nossos hackathons, palestras e eventos. As aulas serão AO VIVO e os alunos poderão conversar com o professor durante a aula. Toda aula será gravada e ficará disponível durante 15 dias após a aula.
Objetivos
Aprimorar a experiência profissional por meio do módulo de Business que propicia uma formação gerencial; Apresentar as principais técnicas de captura, ingestão, processamento, modelagem e aplicações de algoritmos de inteligência artificial; Selecionar a melhor tecnologia de Big Data e utilizar técnicas de Inteligência Artificial para a resolução de problemas complexos; Desenvolver uma visão crítica dos modelos ajustados pela empresa e sugerir aprimoramentos
Perfil do Aluno
Destina-se a profissionais de todas as áreas que buscam desenvolver suas competências de gestão e competências relacionadas a análise de dados considerando técnicas de Big Data e algorítmos de Inteligência Artificial.
Metodologia
Os conceitos são apresentados por meio de aulas AO VIVO transmitidas por meio de uma plataforma digital que permite interação em tempo real entre alunos e professor. Exercícios práticos realizados, em softwares livres, monitorados por nossos professores e exercícios de fixação disponíveis em nossa plataforma. Para melhor comodidade do participante, toda aula será gravada e ficará disponível para consulta por 15 dias a contar da data da aula. A aula ocorrerá das 19h às 23h.
Sistema de Avaliação
Será aprovado no curso e terá direito ao certificado o participante que obtiver frequência mínima de 75% (setenta e cinco por cento) do total de horas-aula do curso e nota final igual ou superior a 7,0 (sete). A nota final será composta pela média ponderadas de todos os exercícios propostos (peso 30 %) e avaliações das disciplinas (peso 70 %).
O processo seletivo é realizado por meio de uma entrevista com um de nossos professores.
Apresentação
O LABDATA foi pioneiro no lançamento de cursos de Big Data e IA. Desenvolvemos um programa completo destinado a profissionais que precisam tomar decisões com base em técnicas sofisticadas de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial. Nossos alunos contam com a troca de experiência com professores altamente capacitados na resolução de problemas reais, apresentamos a teoria para que o aluno obtenha uma base fundamenta de conceitos e VALORIZAMOS as aplicações com Cases Reais.
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.
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.
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