Pós-Graduação em Análise de Dados, Data Mining e Inteligência Artificial
Pós-Graduação em Análise de Dados, Data Mining e Inteligência Artificial
A Pós-Graduação em Análise de Dados da FIA é programa ideal para quem busca se tornar um cientista de dados completo. O curso capacita o profissional a resolver problemas complexos e desenvolver a habilidade de tomada de decisão baseada em técnicas sofisticadas de análise de informação e algoritmos estatísticos.
Com foco total na formação da cultura Data Driven, nossa especialização em Análise de Dados oferece um dos programas mais robustos do mercado. A grade abrange desde Estatística Aplicada até Mineração de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial, garantindo uma visão 360º sobre o ecossistema de dados.
Nossa Pós-Graduação em Inteligência Artificial se destaca pela carga horária imersiva e aulas 100% práticas. O diferencial está na conexão direta com o mercado: o corpo docente possui sólida formação acadêmica e atuação destacada em grandes empresas nas áreas de Analytics e Big Data.
Ao longo do curso, você utilizará ferramentas de ponta em projetos aplicados, resolvendo desafios reais de Data Mining e Modelagem Preditiva. É a formação completa para quem busca uma atuação estratégica e orientada a resultados.
Objetivos
O objetivo principal desta especialização em Inteligência Artificial é apresentar as técnicas mais avançadas de Estatística Aplicada e Machine Learning.
O curso foi desenhado para que os alunos se tornem cientistas de dados de destaque, capazes de transformar grandes volumes de informação em inteligência de negócio competitiva.
Perfil do Aluno
A pós em Análise de Dados é voltada para profissionais de diversas áreas (Tecnologia, Engenharia, Finanças, BI) que precisam modelar bases de dados com rigor estatístico.
Também é o caminho ideal para quem busca uma transição de carreira para a área de dados, focando em alta empregabilidade e crescimento profissional em posições como Analista de Machine Learning ou Especialista em IA.
Certificação
O Certificado de Conclusão, emitido pela Faculdade FIA de Administração e Negócios, é reconhecido pelo MEC e segue a Resolução CNE/CES nº 1.
Ao concluir esta Pós-Graduação Análise de Dados Data Mining e Inteligência Artificial, o aluno recebe o título lato sensu, validando sua expertise em todo o território nacional.
Será considerado aprovado, quem obtiver média final igual ou superior a 7,0 (sete) em cada disciplina ou módulo da estrutura curricular do curso e aprovado no Trabalho de Conclusão do Curso. Ao pós-graduando que cumprir tais requisitos é conferido o certificado de pós-graduação lato sensu, em nível de Especialização ou MBA, acompanhado do respectivo histórico escolar Portaria MEC de credenciamento institucional EAD nº 1.846 de 24/10/19.
Investimento
Invista na sua carreira com condições exclusivas no Labdata FIA:
Plano Regular:
• À vista: R$ 34.285,71
• Boleto bancário: 19x de R$ 1.903,30**
• Cartão de crédito: 21x de R$ 1.732,16
Condições para Conveniados:
• À vista: R$ 24.000,00
• Boleto bancário: 19x de R$ 1.332,31**
• Cartão de crédito: 21x de R$ 1.212,51
*Investimento válido para matrículas até 31/03/2026.
**Correção pelo IPCA após a 12ª parcela.
Sistema de Avaliação
Para garantir a excelência da Pós-Graduação em Análise de Dados, os critérios de aprovação seguem os padrões rigorosos da FIA. Serão considerados aprovados e terão direito ao certificado os alunos que:
• Obtiverem frequência mínima de 75% do total de horas-aula da especialização em análise de dados;
• Alcançarem nota igual ou superior a 7,0 em todas as disciplinas da grade curricular;
• Obtiverem aprovação no Trabalho de Conclusão de Curso (TCC).
Este sistema assegura que o especialista formado pela Pós-Graduação Análise de Dados, Data Mining e Inteligência Artificial da FIA possua o domínio técnico necessário para os desafios do mercado.
Disciplinas
Análise de Dados, Inteligência Artificial e Transformação Digital
Analytics
Inteligência Artificial I
Empreendedorismo e Inovação
Inteligência Artificial II
Trabalho de Conclusão do Curso
O ingresso na Pós-Graduação em Análise de Dados consiste em uma entrevista técnica com a equipe do Labdata. Esse processo garante o alinhamento de perfil e o alto nível de networking entre os alunos da turma.
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.
Informações de Contato
Relacionamento Labdata
(11) 94102-2216 e (11) 97132-3535
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.