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Maestría em Ciência de Dados para Empresas + 75 Créditos ECTS
16 meses
75 CR
Espanhol
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Assistente Phia
- Desenvolver competências para aplicar técnicas de análise e mineração de dados em ambientes empresariais. - Compreender o impacto do Big Data e o seu valor estratégico na tomada de decisões. - Utilizar ferramentas de business intelligence e visualização para interpretar dados. - Aplicar métodos estatísticos avançados para resolver problemas de negócios. - Implementar machine learning e aprendizado automático na otimização de processos. - Desenvolver competências em inteligência artificial focadas na área empresarial. - Manusear ferramentas de Big Data para análise e armazenamento nas organizações. - Conceber e desenvolver projetos de pesquisa em ciência de dados aplicada aos negócios. - Cultivar liderança ética e criativa em equipes de análise e ciência de dados. - Integrar tecnologia e técnicas avançadas Business Analytics na estratégia organizacional.
Analista de Dados (Data Analyst) em empresas de tecnologia e negócios. Cientista de Dados, especializado em Big Data e machine learning. Consultor em Business Analytics, aconselhando sobre estratégias baseadas em dados. Gerente de business intelligence (BI Manager) em organizações de diversos setores. Especialista em Big Data para armazenamento, processamento e análise massiva de dados. Diretor de análise de dados e estratégia em corporações e startups. Analista Business Inteligência, focada em visualização e otimização de processos. Desenvolvedor de modelos preditivos e machine learning nas áreas de marketing e finanças. Pesquisador em ciência de dados e tecnologia de análise em universidades e centros de inovação. Formador em ciência de dados e Big Data em instituições educacionais e corporativas.
No Maestría Em Data Science iremos prepará-lo para aprender e desenvolver todos os conceitos e ferramentas, tanto técnicos como analíticos, para poder enfrentar um projeto de Big Data com garantias: desde a parte mais central do Big Data (Hadoop), passando pelo processamento de dados (Hive, Spark, etc.), armazenamento de dados NoSql e terminando com a área de análise (Aprendizado de máquina, criação de modelos, visualização, etc.).