Especialização em Data Mining
Investimento
12x R$119,90
Ou
R$1.099,00 à vista
BENEFÍCIOS
O que é o curso de Especialização em Data Mining ?
PÚBLICO-ALVO
-
ATOS LEGAIS
Nome da Instituição Expedidora: Universidade de Uberaba. Razão social da mantenedora da Instituição Expedidora: Sociedade Educacional Uberabense. CNPJ: 25.452.301/0001-87. Reconhecida pela Portaria nº 544/MEC, de 25/10/1988 - (DOU 26/10/88 - Seção I, p, 20.766). Recredenciada pela Portaria nº 347, de 09/04/2018 - (DOU nº 68, Seção 1, pág. 14, de 10/04/2018). Recredenciada pela Portaria nº 957, de 11/11/2020 - (DOU nº 216, Seção 1, pág. 41, de 12/11/2020). Curso de acordo com a disposição da Resolução nº 1, de 06/04/2018 CNE/CES (DOU-09/04/2018, Seção 1, p. 43). Aprovado pela Câmara de Pesquisa e Pós-Graduação de acordo com a disposição na Resolução nº 144/21 de 27/10/2021-UNIUBE. Código do cadastro no INEP - 170143 -
ORGANIZAÇÃO CURRICULAR
Fundamentos da Análise de Dados 60h Módulos Carga Horária Introdução à Análise de Dados 10h Aplicações de Data Mining 10h Tarefas de Data Mining 10h Classificação de Dados 10h Aplicação da Técnica de Classificação de Dados 10h Seleção dos Dados 10h Fundamentos de Ciência de Dados e Big Data 60h Módulos Carga Horária Introdução à Ciência de Dados 10h Ciclo de Vida de um Processo de Ciência de Dados 10h Aplicações da Ciência de Dados 10h Papéis dos Envolvidos em Projetos de Big Data e Ciência dos Dados 10h Ferramentas Utilizadas em Ciência de Dados e Big Data 10h Análise de Dados Utilizando Dashboards 10h Machine Learning: Mineração e Análise de Dados 60h Módulos Carga Horária Técnicas Utilizadas em Ciência de Dados e Big Data 10h Aprendizado de Máquina (Machine Learning) 10h Classificação de Textos - Introdução ao Aprendizado Supervisionado 10h Classificação de Textos - Utilizando Python para Construir e Treinar Modelos de Machine Learning 10h Análise de Sentimentos - Utilizando Python para Construir e Treinar Modelos de Machine Learning 10h Algoritmos Paralelos com Rapids 10h Aplicabilidade, Vantagens e Tipos de Nuvens 60h Módulos Carga Horária Nuvem Pública 10h Nuvem Privada 10h Nuvem Comunitária 10h Nuvem Híbrida 10h Vantagens de Cloud Computing 10h Aplicabilidade de Cloud Computing 10h Graph Mining e Linguagem R 60h Módulos Carga Horária Graph Mining 10h Mineração de Subgrafos 10h Classificação de Grafos 10h Clustering de Grafos 10h Linguagens Multiparadigma: R 10h Introdução à Linguagem R e Rstudio 10h Inteligência Artificial (IA) com a Internet das Coisas (IoT) 60h Módulos Carga Horária Introdução à Inteligência Artificial 10h Engenharia do Conhecimento e Inteligência Artificial 10h Testes de Turing 10h Redes Neurais Artificiais I 10h Aplicação de Redes Neurais 10h Diferentes Técnicas de IA 10h -
METODOLOGIA
O curso de Especialização em Data Mining pode ser concluído em 06 meses, sendo o prazo máximo para conclusão de 12 meses. O curso está organizado em 06 eixos, cada um deles com 06 módulos (unidades de aprendizagens), com uma carga horária total de 360 horas, e a cada eixo concluído com aprovação o aluno receberá uma certificação intermediária com carga horária de 60 horas.
Os conteúdos poderão ser desenvolvidos através de leituras do material didático, videoaulas com dicas do professor, desafios e análises de situações práticas, permitindo ao aluno reflexões a respeito dos assuntos abordados em cada um dos eixos e módulos.
Durante o curso, o aluno terá o acompanhamento e apoio da Coordenação Geral da Pós EaD|Digital, Coordenador do Curso, Professores Tutores, Secretaria e Mentoria, através do Ambiente Virtual de Aprendizagem - AVA, onde todos eles serão responsáveis pelo suporte pedagógico, acadêmico e administrativo aos discentes.
Caso tenha mais dúvidas, gentileza encaminhá-las ao(a) coordenador(a) do curso, através do e-mail informado acima. -
REQUISITOS TECNOLÓGICOS
Consulte os requisitos atualizados em http://suporteava.uniube.br/. -
ENTREGA DE DOCUMENTOS
O aluno deverá anexar os seguintes documentos, no Ambiente Virtual de Aprendizagem - AVA:
1) Diploma do curso superior (frente e verso)
2) Carteira de Identidade
3) C.P.F. (se constar no RG, não é necessário)
4) Certidão de Nascimento ou Casamento
ATENÇÃO: Ao término do 3ª eixo, caso o(a) aluno(a) tenha alguma pendência documental ou financeira, não será possível a efetivação de sua matricula no 4º eixo.
Confira os polos de apoio para este curso:
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