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Especialização
o curso de Especialização em Data Science e IA: Fundamentos e Aplicações é para pessoas que atuam em quaisquer áreas e desejam conhecer, se apropriar e usar as novas tecnologias em Ciência de Dados e Inteligência Artificial em suas atividades profissionais.
11 de Abril de 2024
Inscrições até 09/10/2023
11/04/2024 a 29/03/2025
360 horas-aula
Semanalmente,
Quinta e sexta-feira, das 19h15min às 22h30min e sábado, das 8h às 11h15min.
Cada vez mais, a inteligência artificial (IA) está mudando a vida e a forma de trabalhar de profissionais de diferentes áreas. Torna-se necessário, então, não só conhecer como também saber utilizá-la para gerar os melhores resultados. O curso oferece um ensino básico sobre Ciência de Dados e IA, apresentando conceitos, métodos, técnicas, ferramentas e aplicações dessas tecnologias em diversos setores.
O curso é voltado para iniciantes e profissionais de quaisquer áreas que desejam ingressar em Ciência de Dados.
Escola Politécnica
Realizada pela internet. O candidato deverá encaminhar o currículo. As vagas são limitadas e a PUCRS se reserva o direito de modificar e/ou prorrogar o período de inscrições.
Para fins de matrícula e confecção do certificado de conclusão de curso é necessário que o aluno apresente, obrigatoriamente, no momento da matrícula UM dos seguintes documentos:
Além de um dos documentos listados acima o aluno deverá, obrigatoriamente, enviar a cópia do diploma de graduação.
Visão geral da computação. Conceito relacionados a hardware e software. Introdução à computação e a algoritmos. Pensamento computacional. Noções de programação. Uso de sistemas e ferramentas.
Fundamentos de Ciência de Dados: um pouco de história; as disciplinas; data x big data. Estado da arte: academia e indústria. Estudo de conceitos relacionados à Ciência de Dados: mentalidade orientada a dados, inferência estatística, análise de dados exploratória, o processo da ciência de dados, os processos de negócios x ciência de dados. Visão geral sobre algoritmos: regressão, similaridade, vizinhos, agrupamentos. Pensamento analítico: o que são bons modelos, visualização. Aplicações. Fundamentos de Inteligência Artificial: um pouco de história; as disciplinas; a noção de inteligência. Visão Geral das Áreas da IA: Representação do Conhecimento, Raciocínio e Planejamento; Agentes e Sistemas Multiagentes; Robótica; Machine Learning; Processamento de Linguagem Natural; Visão Computacional.
Introdução a Python. Noções de programação que viabilizem a análise de dados e desenvolvimento de soluções em Ciência de Dados.
Importância dos dados para sistemas inteligentes. Tipos de dados. Conceitos, métodos e ferramentas relacionados a ETL (Extração, Transformação e Carga de Dados) e EDA (Análise Exploratória de Dados). Conceito e aplicação de Data Driven. Métricas de qualidade dos dados e necessidades voltadas para o desenvolvimento de soluções inteligentes no que se refere à anotação e curadoria de dados, balanceamento, detecção de vieses, anonimização, proteção e segurança dos dados.
Aprimoramento do conhecimento no desenvolvimento e uso de soluções em Ciência de Dados. Noções de Python específicas para Ciência de Dados. Uso de ferramentas de apoio ao desenvolvimento de soluções e obtenção de dados.
Ciclo de vida de um projeto em Ciência de Dados. Discussão de Cases e desempenho de projetos em diferentes domínios.
Preparação de dados com auxílio de ferramentas. Foco na curadoria e anotação de dados.
Fundamentos da linguagem R e sua interface com Python. Elementos de estatística descritiva, inferencial e preditiva. Abordagens clássica, bayesiana e de modelagem algorítmica aplicadas em Ciência de Dados.
Introdução à área de visualização de dados e suas aplicações. Visualização de informações e visual analytics. Percepção, tipos de dados, representações visuais e princípios de interação. Estratégias para comunicação de resultados através de visualização.
Visão geral sobre sistemas de suporte à decisão e inteligência de negócio. Estudo sobre armazéns de dados e sobre modelagem OLAP. Compreensão dos principais conceitos envolvidos e entendimento sobre os principais modelos OLAP.
Introdução à área de Machine Learning. Apresentação de paradigmas, métodos e técnicas. Apresentação de métricas de qualidade. Apresentação das principais tarefas em aprendizado supervisado e não supervisionado
Introdução a Deep Learning. Apresentação das aplicações e discussão sobre os desafios.
O TCC poderá ser concluído no prazo máximo de até 6 meses após a realização das disciplinas. Os horários de orientação serão definidos por cada Unidade Acadêmica.
Possui graduação em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (1992), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1997) e doutorado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (2012). Atualmente é professor adjunto da Escola Politécnica e colaboradora do Núcleo de Inteligência Artificial, Grupo de Pesquisa em Linguagem Natural e Grupo de Pesquisa em Inteligência Artificial na Saúde. Seus principais interesses de pesquisa estão relacionados ao processamento de linguagem natural e inteligência artificial: mineração de texto, a categorização de texto, agrupamento de texto, aprendizagem de ontologias, extração de conceitos, análise de sentimentos, agentes conversacionais, etc. Atua também como analista de Inteligência Artificial no projeto Justiça 4.0, que é uma parceria entre Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD) e Conselho Nacional de Justiça (CNJ).
| Período de Pagamento | Valor da Matrícula |
|---|---|
| De 16/10/2023 a 10/01/2024 | R$ 616,00 |
| O pagamento deve ser realizado na data da matrícula. Os valores acima são válidos somente para os períodos informados. | |
| Público | Valor |
|---|---|
| Público geral | Matrícula de R$ 770,00 + 18 parcelas de R$ 770,00 |
| Grupos de 5 a 9 pessoas | Matrícula de R$ 770,00 + 18 parcelas de R$ 731,50 |
| Grupos de 10 a 19 pessoas | Matrícula de R$ 770,00 + 18 parcelas de R$ 712,25 |
| Matrícula de R$ 770,00 + 18 parcelas de R$ 693,00 |
| 12% PUCRS ALUMNI | Matrícula de R$ 770,00 + 18 parcelas de R$ 677,60 |
| Professores, Técnicos administrativos da Rede Marista | Matrícula de R$ 770,00 + 18 parcelas de R$ 616,00 |
| Funcionários de Empresa do Tecnopuc | Matrícula de R$ 770,00 + 18 parcelas de R$ 616,00 |
| Servidores públicos do RS e dependentes (cônjuge, companheiro(a), ascendentes e descendentes até o segundo grau do servidor público) | Matrícula de R$ 770,00 + 18 parcelas de R$ 616,00 |
| Funcionários da Caixa Econômica Federal | Matrícula de R$ 770,00 + 18 parcelas de R$ 616,00 |
| Funcionários PUCRS, HSL, INSCER, Centro Clínico e FIJO | Matrícula de R$ 770,00 + 18 parcelas de R$ 385,00 |
O pagamento do valor de matrícula deverá ser realizado na data da matrícula. O valor diferenciado, para as demais parcelas, é concedido a partir da primeira mensalidade do curso. As mensalidades iniciarão após o início do curso, com vencimento no dia 15 de cada mês, via boleto bancário.
Na modalidade de pagamento à vista será concedido ao estudante desconto de 10% sobre o valor de todas as parcelas.
A solicitação de desconto para pagamento antecipado do curso deverá ser realizada através do e-mail [email protected].
Após a solicitação será informado o valor a ser pago, dados bancários para crédito, bem como a data limite para a antecipação com o respectivo desconto.
Havendo o cancelamento do curso, o cálculo dos valores de devolução referente as parcelas vencidas, será desconsiderado o desconto concedido desde a matrícula paga.
O Crédito Educativo possibilita o financiamento de 50% das parcelas do curso, com prazo de restituição equivalente ao número de parcelas utilizadas.
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