- Dinâmica de Integração e boas-vindas
- Dados e inteligência artificial aplicada a negócios
- Casos de uso e aplicações
- Princípios de Governança de Dados
- Uso Responsável da Inteligência Artificial
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para todo o Brasil
em são paulo
CRIE O FUTURO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL,
COM SOLUÇÕES QUE GERAM IMPACTO EM TODOS
OS SETORES DA ECONOMIA
Compreender os modelos estatísticos e analíticos e construir modelos
preditivos, prescritivos e generativos, além outros algoritmos de
inteligência artificial.
Criar ferramentas de suporte à tomada de decisão corporativa, com
auxílio de modelos estatísticos que expliquem um problema ou uma
oportunidade de negócio e as incertezas associadas.
Extrair, organizar e combinar dados, estruturados ou não, numéricos
ou textuais, para a modelagem estatística
do problema ou da oportunidade de negócio.
Aprender como um ambiente de ecossistema de dados
se integra ao mundo da ciência de dados e da inteligência artificial,
trazendo benefícios a todo tipo de indústria ou segmento de
mercado.
Explorar, através de práticas e cases, os usos, as boas práticas e os
melhores modelos em ciência de dados para as principais indústrias.
Aplicar técnicas de Machine Learning, Deep Learning
e Generative AI para endereçar problemas de negócio, melhorando
produtividade e relacionamento
com clientes e usuários.
ENTENDA O PAPEL FUNDAMENTAL
QUE VOCÊ VAI DESENVOLVER
EM EMPRESAS E ORGANIZAÇÕES
Um cientista de dados desempenha uma função indispensável nas
mais diversas empresas e setores.
E esse papel se tornou ainda mais fundamental na era
da Inteligência Artificial em que estamos vivendo.
Entre as múltiplas portas que que a I.A e o mundo dos dados
abrem, como especialista nesta área, você poderá ajudar empresas
a tomarem decisões muito mais precisas e efetivas, analisando
dados para identificar tendências, padrões e insights valiosos.
Utilizando técnicas de modelagem estatística e Machine Learning,
cientistas de dados podem criar modelos preditivos, descritivos
e generativos que possibilitam que as empresas a antecipem
tendências futuras e se preparar para cenários diversos.
Trabalho em Equipe
Desenvolvimento com Agilidade
Colaboração
Organização
liderança
Comunicação e Apresentação (Pitch)
Capacidade de execução
Capacidade analítica
Dinamismo
Consciência crítica
Pensamento lógico, racional e estatístico
Rstudio
R Cloud
Python
Anaconda
JupiterNotebooks
Snowflake
Trifacta
Bases NOSQL (Redis, Cassandra, MongoDB e Neo4J)
Bases Relacionais (Oracle, SQLServer)
DataBricks
Datarobot
RapidMiner
H2O.io
Google Colab (Keras, tensorflow, OpenAI Gym e Sklearn)
Principais Plataformas Cognitivas (AWS, Azure, Google)
Microsoft Excel
Ferramentas de BI (PowerBI, Tableau)
ChatGPT & GEMINI
DALL-E by Open AI & Midjorney
Embeddings
Langchain
Módulo 1.
DATA & AI BUSINESS STRATEGIES
26H/A
Módulo 2.
DATA FOUNDATIONS
52H/A
Módulo 3.
DATA SCIENCE PREPARATION
64H/A
Módulo 4.
DATA SCIENCE AND INTELLIGENT MODELS
84H/A
Módulo 5.
APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND AGENTS
80H/A
Módulo 6.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE ENGINEERING
34H/A
Módulo 7.
Empreendedorismo e Inovação
20H/A
Módulo 8.
Extensão internacional (opcional)
--H/A
Baixe e saiba
mais
detalhes
Coordenação
Keylla Saes
Data&AI Sr. Manager
Professor
José Ahirton Filho
Chief Data Officer
Professor
Felipe Teodoro
Diretor de Ciência e Engenharia de Dados
Professor
Alexandre Uehara
CEO e Head Inovação
Professor
Anderson Dourado
Gerente de Dados
Professor
Vinicius Caridá
Head da Comunidade de Atendimento
Professor
Leandro Ferreira
Especialista de modelagem
Professora
Camilla Telles
Head
Professora
Adelaide de Oliveira
Diretora em Estatística e Machine Learning
Professor
Charles Oliveira
Professor
Professora
Regina Claudia Cantele
Coordenadora
Professor
Luiz Marchetti Maia
Coordenador acadêmico e professor de MBA
Professor
Alexandre Andrade
Google Cloud Customer Engineer
Direção
Rafael Ronqui
Diretor do MBA
Os professores do seu curso podem variar conforme disponibilidade.
360 horas - 12 meses
Seu MBA também inclui power-ups sem custo adicional
Power
Skills
+ 40 H
MBA
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Acesso
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*Cursos de formação específica ou sequenciais não habilitam para ingresso em cursos de pós-graduação. No caso de graduação realizada fora do Brasil, entrar em contato pelo Whatsapp (11) 98170-0028 para orientações
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os dias: pensar o amanhã para ajudar você a transformá-lo.
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Domine todo o ciclo de vida dos dados e das informações estratégicas, criando soluções inovadoras para a segurança e crescimento da empresa.
Ferramentas e linguagem
MongoDB, Cassandra, Scylla, Neo4J, Redis, BigQuery, Apache Cassandra, Apache Spark, SQL Engines, Impala, Kafka, Databrics, Scala, Python, AWS, Azure e GCP.
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Colete, analise e interprete dados para tomar decisões conscientes, além de liderar projetos de Business Intelligence garantindo a eficiência na implementação.
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Studio R, Python, Jupyter, Google Colab, MS Power BI, Rapid Miner, Knime, Orange, Tableau, OKRs, Teoria de Grafos, Data Driven Design e Data Lifecycle.
pós tech
Crie análises e gere indicadores consistentes com ferramentas e frameworks para auxiliar nas tomadas de decisão.
Ferramentas e linguagem
Spark, BigQuery, PowerBI, Streamlit, Python, Big Data, Machine e Deep Learning
Conecte-se de onde
estiver e ainda conte
com 3 unidades em São
Paulo e 4 polos pelo
Brasil
Av. Lins de Vasconcelos,1264
Av. Lins de Vasconcelos,1222
Av. Paulista, 1106 /Edifício Paulista, 1100
– 2º, 3º, 4º, 5º, 6º e 7º andares
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Alegre, Rio Grande do Sul
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Savassi, Belo Horizonte, MG
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do Recife - Recife, PE
Por que fazer um
MBA em Data Science & Artificial Intelligence?
Por que fazer um
MBA em Data Science & Artificial Intelligence na FIAP?
Qual a duração do curso?
O MBA é reconhecido pelo MEC?
Qual a diferença entre uma pós-graduação e um MBA?
Quantas horas por semana precisarei me dedicar aos estudos?
Nunca atuei na área, vou conseguir acompanhar o curso?
Quais são os requisitos básicos de equipamento e conexão?
Como serei avaliado?
Qual a diferença entre as modalidades Híbrido e Live?
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