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Modalidade: Presencial
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Início: 11/06/2026
Data limite de inscrição: 11/06/2026
Carga Horária: 16 horas/aula
(Duração: 3 semanas)
Frequência: Semanal
5ª das 19h às 22h30
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Machine Learning (ML), também chamado de Aprendizado de Máquina, é um componente essencial em Ciência de Dados e pode ser definido como um conjunto de metodologias de construção de sistemas computacionais, capazes de aprender automaticamente a executar tarefas utilizando exclusivamente informações extraídas de dados. A proposta do curso Aprendizado a partir dos Dados: Aplicações para a Área de Negócios é oferecer uma introdução abrangente e acessível ao tema ML, apresentando os principais conceitos computacionais e matemáticos (de álgebra linear, estatística e cálculo) que embasam a teoria de ML, e, dessa forma, capacitar cada estudante a projetar, analisar e gerenciar soluções para problemas na área de negócios com a aplicação de técnicas de ML, com foco na tomada de decisão.

Competências a serem desenvolvidas ao longo do curso:
  • analisar problemas sob a ótica do arcabouço de ML;
  • avaliar a abordagem mais adequada para a resolução de problemas;
  • escolher a técnica adequada para resolver os problemas.

Sobre o início das aulas:

  • Data de início: 11/06/2026
Coordenador Acadêmico:

Programa

Aprendizado a partir dos Dados: Aplicações para Área de Negócios

Aprendizado a partir dos Dados: Aplicações para Área de Negócios

Módulo 1 – Conceituação de ML 
  • Visão geral de Ciência de Dados
  • Conceito: “the learning problem” – tipos de aprendizagem
    não supervisionado
    supervisionado
Módulo 2 – Agrupamento
  • Conceito: aprendizado não supervisionado
  • K-means clustering
  • Cluster hierárquico
  • Aspectos práticos
Módulo 3 – Classificação
  • Conceito: aprendizado supervisionado
  • Modelo de Regressão Logística
  • Modelos de ML
    KNN
    Árvore de decisão
    Support Vector Machine
  • Redes Neurais
Módulo 4 – Regressão
  • Modelo de Regressão Linear
  • Modelos de ML
    Árvore de Regressão
    Support Vector Regression
  • Redes Neurais

Investimento

Até 11/05/2026

  • R$ 1.703,06 à vista ou em até 3x de R$ 573,34

Até 11/06/2026

  • R$ 1.822,28 à vista ou em até 3x de R$ 613,48

Formas de Pagamento: 

» Boleto Bancário ou Cartão de Crédito - compra recorrente (Visa e Mastercard). O primeiro pagamento deverá ser realizado via boleto bancário e terá como data de vencimento 3 (três) dias corridos após a efetivação de matrícula. As demais parcelas poderão ser pagas via cartão de crédito ou boleto e terão vencimento para o dia 10 (dez), a partir do mês de início do curso.

» A compra recorrente (cartão de crédito) permite que o valor da parcela seja descontado mensalmente no cartão do aluno, sem bloquear o valor total do curso no limite de cartão.

» Os planos de investimentos serão válidos para candidatos aprovados com matrículas efetivadas até as datas mencionadas acima. O processo de matrícula compreende entrega da documentação, assinatura do contrato e pagamento da primeira parcela. Todo parcelamento já inclui juros de 1,0% a.m.

» Condições especiais para:
•  Alunos e ex-alunos FGV | Consulte nosso atendimento
•  Empresas Parceiras | Informações parcerias.edexsp@fgv.br

» Clique aqui para consultar informações importantes.

» Autorização de Faturamento (em caso de pagamento pessoa jurídica). Solicitar modelo através do endereço de e-mail cursopresencialsp@fgv.br 

Público-alvo

O curso Aprendizado a partir dos Dados: Aplicações para a Área de Negócios é recomendado para:
  • profissionais de todas as áreas que trabalham ou desejam trabalhar com a gestão e a análise de dados para a tomada de decisão em negócios, tais como analistas, consultores ou consultoras, executivos ou executivas com atuação na área.
Pré–Requisito(s):

É recomendável que o aluno tenha conhecimento básico de estatística e experiência em uso de planilhas de cálculo, para contribuir o entendimento dos conteúdos do curso e a realização das atividades propostas.

Certificado

Badge FGV
Seu certificado deixa a gaveta para ganhar o mundo

Ao ser aprovado no curso Curta e Média Presencial você receberá seu certificado em formato digital, que permite comprovar a conclusão do curso. Além disso, você receberá um Badge Digital (medalha) possibilitando o compartilhamento da sua conquista nas redes sociais, de forma ágil e fácil. O Certificado Digital e o Badge FGV são disponibilizados por meio da tecnologia blockchain, o que assegura a sua autenticidade.

O prazo para recebimento do Certificado e do Badge é de até 30 dias úteis após o encerramento do curso.

Processo seletivo

O processo seletivo é composto pela análise do perfil do candidato, tendo como referência os critérios de seleção definidos pelos coordenadores acadêmicos de cada programa. Nessa etapa, será avaliado qual é o programa mais adequado ao momento de carreira do candidato, bem como o atendimento aos pré-requisitos de ingresso. Caso o candidato não seja aprovado para o curso no qual se inscreveu, poderá ser orientado a realizar um programa mais alinhado ao seu perfil.

Atenção!
É obrigatório o upload do currículo profissional e acadêmico, além do preenchimento da ficha de inscrição.

É importante que o candidato inclua o link para seu perfil no LinkedIn na ficha de inscrição ou, alternativamente, envie seu currículo atualizado (em formato Word ou PDF) para o e-mail processoseletivo.cursossp@fgv.br.

As informações submetidas pelo candidato e o resultado do processo seletivo serão mantidos em caráter confidencial e divulgados exclusivamente para o e-mail cadastrado.

Importante: o prazo limite de inscrição é informado no site. Candidatos que se inscrevem próximo à data limite devem estar cientes de que o resultado do processo seletivo também poderá ser disponibilizado próximo ao início do curso. Nos casos de ingressantes após a data estipulada, é importante observar que a primeira disciplina já iniciada será considerada trancada, sendo necessário cursá-la posteriormente.

  • Comprovante de Residência
  • Currículo Acadêmico e Profissional
  • Cédula de Identidade

Contato

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Admissão e Matrículas
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Relacionamento com o Aluno
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