Pós-Graduação (EaD)
Pós-graduação em Matemática Aplicada a Engenharia e Ciência de Dados
Exatas (EaD)
Carga Horária
420 h
Tempo de conclusão
A partir de 4 meses
Sobre o Curso de Pós-graduação em Matemática Aplicada a Engenharia e Ciência de Dados
Vivemos em um mundo impulsionado por dados, onde a matemática aplicada é a chave para desvendar insights poderosos e impulsionar a inovação em engenharia e ciência de dados. A demanda por profissionais altamente qualificados nessas áreas está em constante crescimento, criando oportunidades sem precedentes para aqueles que possuem as habilidades certas. A Pós-graduação em Matemática Aplicada a Engenharia e Ciência de Dados foi projetada para capacitá-lo com o conhecimento e as ferramentas necessárias para se destacar nesse cenário competitivo. Com este curso, você dominará as técnicas mais avançadas de modelagem matemática, aprendizado de máquina e análise de dados, abrindo portas para uma carreira de sucesso e alto impacto. Prepare-se para se tornar um profissional indispensável no mercado.
Ao concluir a Pós-graduação em Matemática Aplicada a Engenharia e Ciência de Dados, você estará preparado para assumir posições de liderança em empresas de tecnologia, instituições de pesquisa e diversos outros setores. Este investimento em sua educação é um passo estratégico para alcançar seus objetivos de carreira e garantir um futuro profissional promissor. O domínio da matemática aplicada é um diferencial competitivo que abrirá portas para oportunidades ilimitadas. Invista em seu futuro e transforme sua carreira com a Pós-graduação em Matemática Aplicada a Engenharia e Ciência de Dados. Junte-se a nós e comece a construir o seu sucesso agora mesmo.
Para quem é este curso
Este curso de Pós-graduação em Matemática Aplicada a Engenharia e Ciência de Dados é perfeito para você, engenheiro ou cientista que busca aprimorar suas habilidades analíticas e dominar as ferramentas matemáticas essenciais para a resolução de problemas complexos em áreas como modelagem, simulação, otimização e análise de dados. Se você almeja liderar projetos inovadores, impulsionar sua carreira com tecnologias de ponta e se destacar em um mercado cada vez mais competitivo e orientado por dados, esta pós-graduação é o caminho. Aprofunde seus conhecimentos em álgebra linear, cálculo, equações diferenciais e estatística, e aplique-os em áreas como machine learning, inteligência artificial e big data.
Este curso é ideal tanto para profissionais que buscam uma especialização em suas áreas de atuação, quanto para aqueles que desejam transicionar para a promissora carreira de Ciência de Dados. Um background em engenharia, ciências exatas ou áreas afins, somado à vontade de se aprofundar no universo da matemática aplicada, será o seu diferencial para aproveitar ao máximo esta pós-graduação e alcançar seus objetivos profissionais.
Para consultar a Portaria de Cadastro do Curso do MEC, clique aqui
O que você vai aprender
Cálculo Diferencial e Integral | 40h
Funções. Gráficos. Limites. Continuidade. Derivação. Integração. Técnica de integração.
Cálculo Numérico | 40h
Introdução à matemática numérica. Métodos iterativos. Método das aproximações sucessivas. Método do meio intervalo. Método de Newton-Raphson. Método das secantes. Álgebra linear. Sistemas de equações lineares. Autovalores e autovetores. Interpolação. Integração. Equações diferenciais.
Geometria Analítica e Álgebra Linear | 40h
Geometria analítica. Vetores no plano e no espaço. Produtos de vetores. Reta no plano e no espaço. Plano no espaço. Distâncias. Cônicas. Quádricas. Matrizes e espaços vetoriais. Matrizes e determinantes. Sistemas de equações lineares. Espaço e subespaço vetorial. Transformações lineares. Álgebra Linear. Autovalores e autovetores. Diagonalização de operadores. Produto interno. Tipos especiais de operadores lineares.
Estatística Básica | 60h
Fases dos métodos estatísticos. Aplicação das variáveis. População e a amostra. Amostragem. Distribuição de frequências. Elementos da distribuição de frequências. Tipos de distribuição de frequências. Gráficos de distribuição de frequência. Média aritmética como medida de tendência central. Outras medidas de tendência central. Medidas separatrizes. Tipos de medidas de variação ou dispersão. Gráficos estatísticos. Diagramas. Outros tipos de gráficos. Gráfico polar, o cartograma e o pictograma.
Modelagem Matemática | 40h
Introdução à Álgebra: Monômios e Polinômios. Equação do primeiro e segundo grau. Leitura e Interpretação de Gráficos. Função do primeiro e segundo grau. Elaboração e interpretação de gráficos lineares. Elaboração e interpretação de gráficos quadráticos. Introdução à Álgebra Vetorial. Matrizes e Determinantes. Razão, Proporção e Regra de Três. Sistemas de numeração. Álgebra Booleana. Princípio Fundamental da Contagem e Análise Combinatória.
Big Data e Ciência de Dados | 60h
História e evolução do Big Data. Aplicabilidade das tecnologias de Big Data. Técnicas de visualização de dados. Onde aplicar Big Data. Conceitos e escopos da ciência de dados. Princípios e diferenças entre ciência de dados e big data. O papel e a importância do cientista de dados. Aplicações da ciência de dados. Processamento de grandes volumes de dados. Inteligência de negócio para Big Data. Bancos de dados para Big Data. Recuperação de informações. Técnicas de aprendizado de máquina. Gerência de dados e computação na nuvem. Bioinformática. Inovação tecnológica e novas tendências.
Engenharia de Dados | 60h
A disciplina de Engenharia de Dados foca no estudo e na aplicação de técnicas e ferramentas para o gerenciamento eficiente de dados. A disciplina inclui tópicos como arquitetura de sistemas de dados, bancos de dados relacionais e não relacionais, processamento de grandes volumes de dados (Big Data), e integração de dados. Além disso, serão abordados temas como armazenamento de dados, ETL (Extract, Transform, Load), data lakes, e a importância da qualidade e segurança dos dados.
Inteligência Artificial | 40h
História e princípios fundamentais da IA. Como a IA trata a incerteza e como toma decisões. Processos de aprendizado da IA. Apresentação dos modelos avançados de comunicação.
Docência no Ensino Superior | 40h
A disciplina visa propiciar reflexões acerca do papel histórico, pedagógico e prático do professor universitário, oferecendo bases teóricas e metodológicas para o desenvolvimento de competências docentes no Ensino Superior. Aborda o surgimento da docência universitária, a formação pedagógica do professor, as especificidades da aprendizagem de adultos (andragogia), a organização didática, o planejamento e a avaliação, bem como o emprego de metodologias ativas e uso de tecnologias para a inovação na prática docente.
Pós-graduação em Matemática Aplicada a Engenharia e Ciência de Dados
100% online
Estude onde e quando quiser
TCC opcional*
Livro Digital em PDF
Videoaulas*
Acesso a Biblioteca Virtual
Núcleo de Apoio Intensivo ao Aluno - NAIA
Conclusão mínima de 4 meses
Portaria do Curso no MECde R$ 1198,80
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em até 12x sem juros de R$ 39,90
Investimento
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