Data Science - Fundamentos

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Brasília, DF
Modalidade: Presencial
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  • Frequência: Semanal
    T05 (2022.2) - Sábado das 9h às 17h
    Início:03/09/2022
    Data limite de inscrição: 03/09/2022
    Duração: 1 semana
    Carga Horária: 16 horas/aula
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  • Presencial

    Cursos 100% presenciais.

    Saiba mais sobre a modalidade ➔
    O curso de Data Science – Fundamentos apresenta os principais conceitos e ferramentas da ciência de dados, possibilitando uma compreensão do novo panorama da área que está transformando todos os setores da economia.

    Você irá desenvolver:
    • Conhecimento dos conceitos básicos de ciência de dados, inteligência competitiva e aprendizado de máquina.
    • Compreensão das diferenças entre as principais plataformas computacionais e ferramentas de ciência de dados.
    • Entendimento sobre a relação entre ciência de dados, computação distribuída e computação em Nuvem.
    • Entendimento sobre o funcionamento de SGBDs
    • Estratégias para manipular bases de dados com SQL.

    Programação:

    03 e 10/09.

     

    ESTAMOS PRONTOS PARA RECEBER VOCÊ EM NOSSAS SALAS!

    Em parceria com especialistas, foram definidos protocolos de operação para garantir o máximo de segurança para todos. Consulte nosso atendimento para detalhes do calendário do seu curso. Estamos preparados para superar limitações e manter a qualidade FGV.

    Coordenador Acadêmico: Rafael de Pinho André
    Público-alvo
    O curso de Data Science - Fundamentos é indicado para profissionais que atuam na tomada de decisão, análise e inteligência de negócio; profissionais que trabalham com grandes volumes de dados - seja na sua produção ou no consumo; colaboradores de empresas em processo de transformação digital; e interessados em Big Data e suas diversas aplicações no mercado.
    Programa

    Data Science - Fundamentos

    Data Science - Fundamentos

    Big Data e Data Driven Economy. A Ciência dos Dados e as Organizações. Inteligência Estratégica baseada em Dados. Aprendizagem Estatística e Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning). Linguagens de Programação, Algoritmos e Plataformas Computacionais. Computação Distribuída e em Nuvem. Modelagem de Dados. Banco de Dados.
     

    Certificado

    Ao ser aprovado no curso Curta e Média Presencial você terá direito ao certificado no formato impresso, que permite comprovar a conclusão do curso.

    Para isso você solicita a emissão do seu certificado e retira na secretaria, no prazo de até 45 dias após o encerramento do seu curso.

    Investimento

    Ex-aluno FGV possui condição especial, consulte a unidade.

    Empresas Parceiras (10%).

    *Condições não cumulativas.

    Formas de Pagamento: Boleto Bancário ou Cartão de Crédito (Visa e Mastercard).
    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.

    Até 15/07/2022

    • R$890,00 à vista | 3x R$299,62

    Até 05/08/2022

    • R$971,00 à vista | 3x R$ 326,89

    Até 03/09/2022

    • R$1.120,00 à vista | 3x R$ 377,05
    Processo seletivo

    com processo seletivo: análise curricular

    processo seletivo com análise curricular

    • O processo seletivo é composto pela análise curricular do candidato;
    • É obrigatório o upload do currículo profissional e acadêmico além do preenchimento da ficha de inscrição;
    • A etapa “análise curricular” pode levar até sete dias úteis;
    • As informações submetidas pelo candidato e o resultado do processo seletivo serão mantidas em caráter confidencial e divulgadas somente ao e-mail cadastrado;
    • Caso necessário, o candidato poderá ser convidado a participar de uma entrevista.
    • Cópia autenticada do diploma de ensino superior * ;
    • Cópia autenticada do documento de Identidade e do CPF.

    *  Não serão aceitos diplomas de cursos superiores sequenciais de formação específica ou certificados de cursos superiores sequenciais de formação complementar, conforme normativa do MEC. O candidato nesta condição poderá se matricular apenas na condição de aluno ouvinte.