Data Science e Tecnologia
Prepare-se para dominar as técnicas mais avançadas de análise de dados, machine learning e visualização, aplicando inteligência artificial para gerar decisões estratégicas.
Certificado
Certificação USP
MBA em Data Science e Analytics
Modalidade
MBA à distância
com aulas semanais ao vivo
e gravadas.
Carga Horária
385 horas/aula e atividade avaliativa + 40 horas de
Trabalho de Conclusão de Curso (TCC).
Idioma
Português do Brasil, inglês e espanhol.
O MBA em Data Science e Analytics USP/Esalq capacita profissionais para dominar a análise de dados e desenvolver soluções inovadoras em machine learning, visualização de dados e inteligência artificial, com foco em decisões estratégicas.
Desenvolva modelos preditivos e otimize processos com técnicas avançadas de aprendizado de máquina.
Aprenda a extrair, transformar e analisar grandes volumes de dados para tomar decisões informadas.
Crie representações gráficas impactantes para comunicar insights e influenciar decisões estratégicas.
Utilize plataformas de computação em nuvem para otimizar a análise e o armazenamento de dados.
Adote práticas responsáveis e seguras no uso de dados, respeitando a legislação vigente e as melhores práticas éticas.
Aplique conhecimentos analíticos para resolver problemas complexos e impulsionar a estratégia corporativa.
Aulas ministradas por professores e especialistas da USP/Esalq, que entendem do assunto, trazendo experiências reais e soluções para o seu desenvolvimento.
Adriana Silva
Professor(a)
Ana Carla Bliacheriene
Professor(a)
Ana Cláudia dos Santos Luciano
Professor(a)
Fabiano Guasti Lima
Professor(a)
Fátima Jinnyat
Professor(a)
Fernando de Souza Coelho
Professor(a)
Detalhes do curso
À vista: R$ 11.820,60.
Parcelado em 22x de R$ 597,00 no cartão de crédito.
+R$ 100,00 de taxa de inscrição.
Terça-feira, 06 de maio de 2025
19h às 23h
Terças-feiras, das 19h às 23h.
As aulas permanecem gravadas e disponíveis até o final do curso.
Combine certificação de excelência, professores renomados e um conteúdo multidisciplinar com flexibilidade e networking global. Tudo isso com foco em inovação e impacto real no mercado.
O Ambiente Move é onde tudo acontece. Exclusivo para os alunos, ele reúne aulas ao vivo, gravações, provas, TCC e materiais do curso. Com um chat interativo, você pode trocar ideias em tempo real durante as aulas e se conectar com a comunidade. Tudo em um só lugar, simples e intuitivo, para facilitar sua jornada.
Aulas gravadas em alta qualidade, materiais visuais dinâmicos e recursos interativos garantem que o conteúdo seja claro, acessível e motivador. Tudo para que você aproveite ao máximo cada momento do curso.
No MBX, você nunca estará sozinho. Nosso time de relacionamento acompanha você desde o primeiro clique na inscrição até a conclusão do curso. Seja para esclarecer dúvidas, organizar sua jornada ou apoiar nos desafios, estamos aqui para garantir que sua experiência seja fluida e produtiva. Conexão, cuidado e suporte fazem parte da nossa missão.
O que você vai aprender?
Confira todos os detalhes da certificação
MBA em Data Science e Analytics
Acessar grade completaO módulo introdutório tem como intuito fornecer aos alunos uma base sólida de conhecimento e habilidades essenciais antes de iniciarem os módulos regulares.
Essas aulas são gravadas e disponibilizadas nas datas abaixo. Por não serem ao vivo, podem ser assistidas em qualquer horário.
Acompanhe a programação completa no calendário da plataforma de aulas.
Datas e disciplinas:
• 09/05/2025 – Fundamentos de Estatística I
• 14/05/2025 – Fundamentos de Estatística II
• 16/05/2025 – Fundamentos de Estatística III
• 21/05/2025 – Introdução à Programação com Python I
• 23/05/2025 – Introdução à Programação com Python II
• 28/05/2025 – Introdução à Programação com Python III
Metodologias Ágeis
Business Intelligence e Data Visualization
Engenharia de Dados
Social Network Analysis
Cloud Computing
Modelagem Matemática e Estruturação de Problemas Complexos
Análise da Conjuntura Econômica em Cenários de Tecnologias Disruptivas
Analytics e Gestão de Riscos
Legislação no Ambiente Digital
Tópicos Especiais em Tecnologia de Negócios
Unsupervised Machine Learning: Clustering
Unsupervised Machine Learning: Análise Fatorial e PCA
Unsupervised Machine Learning: Análise de Correspondência Simples e Múltipla
Unsupervised Machine Learning: Exercícios Aplicados
Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla
Supervised Machine Learning: Modelos Logísticos Binários e Multinomiais
Supervised Machine Learning: Modelos para Dados de Contagem
Supervised Machine Learning: Modelagem Multinível
Séries Temporais
Big Data e Deployment de Modelos
Data Wrangling
Análise Estatística Espacial
Árvores, Redes e Ensemble models
Introdução ao Deep Learning
Deep Learning
Coleta de Dados: Crawlers e Web Scraping
Text Mining e Sentiment Analysis
Pesquisa Operacional e Modelos de Otimização e Simulação
Gestão da Mudança na Era Digital
