Ciência de Dados na Anhanguera

  • 42 disciplinas
  • Bolsas a partir de R$ 39,92
4,5

Muito boa

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Como é o curso de Ciência de Dados na Anhanguera?

Ciência de dados é o campo que combina estatística, programação e análise de dados para extrair insights aplicáveis. Envolve a coleta, processamento e interpretação de grandes volumes de informação, ajudando empresas a tomar decisões embasadas e resolver problemas em diferentes áreas.

Resumo do curso

  • Área de conhecimento: Ciências exatas

  • Duração: Entre 1 e 3 anos

O que você vai aprender?

  • Análise Combinatória

  • Banco De Dados

  • Matemática E Lógica

  • Paradigmas De Linguagens De Programação Em Python

Como é a faculdade Anhanguera

Avaliação dos Alunos

4,5

Muito boa

1 avaliação

  • Empregabilidade
    4
  • Estrutura
    4
  • Professores
    5
  • localização
    5

Resumo da faculdade

  • mais de 121.000 alunos matriculados
  • mais de 5.000 docentes
  • 99 cursos de graduação e 766 de pós-graduação
  • 2594 unidades

Dúvidas mais frequentes

Um dos principais diferenciais da Anhanguera é seu Sistema de Ensino, que contribui para a preparação dos estudantes ao mercado de trabalho, utilizando metodologias que envolvem a resolução de casos reais e o desenvolvimento de competências valorizadas. O sistema visa tornar o aprendizado mais dinâmico e interativo, estimulando os alunos a aplicarem o conhecimento em situações práticas desde o início do curso.

Outro destaque é a Avaliação Continuada, processo que acompanha o desempenho do estudante ao longo do semestre, valorizando o esforço em cada etapa do curso. Além disso, a Anhanguera oferece Trilhas de Carreira, com atividades extracurriculares voltadas ao desenvolvimento de habilidades sociais e emocionais, essenciais para o mercado de trabalho atual.

A instituição possui, ainda, parcerias e convênios com empresas, permitindo que estudantes e seus dependentes tenham acesso a descontos em cursos de graduação e pós-graduação.

O curso de Ciência de Dados pode ser desenvolvido tanto em nível de graduação quanto de pós-graduação. Como bacharelado, o programa dura de 3 a 4 anos e possui carga horária que varia entre 2.800 a 3.200 horas. Durante o interlúdio, os alunos desenvolvem tópicos de matemática, estatística, programação e técnicas de análise de dados. Atividades práticas também são integradas, com projetos que simulam demandas reais de análise e processamento de grandes volumes de informações.

A pós-graduação, que pode ser lato sensu ou stricto sensu, tem duração variável de 1 a 2 anos, e é voltada para profissionais que já atuam em áreas correlatas ou que desejam especializar-se no uso de dados para solucionar problemas específicos.

Em ambos os casos, estágios obrigatórios ou facultativos podem ser requisitados. O curso também enfatiza a construção de portfólios de projetos práticos.

Ciência de dados é o campo que combina estatística, programação e análise de dados para extrair insights aplicáveis. Envolve a coleta, processamento e interpretação de grandes volumes de informação, ajudando empresas a tomar decisões embasadas e resolver problemas em diferentes áreas.

O curso de Ciência de Dados forma profissionais aptos a coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados para extrair informações relevantes. Durante o percurso acadêmico, os alunos aprendem a utilizar ferramentas estatísticas, linguagens de programação e técnicas de aprendizado de máquina para apoiar decisões estratégicas em áreas como negócios, tecnologia e saúde.

Para a capacitação dos futuros profissionais, são integrados tópicos de mineração de dados, visualização de informações e modelagem preditiva. Além disso, o curso vincula a aplicação dos aprendizados na prática, em áreas como matemática e estatística.

A metodologia também valoriza o desenvolvimento de projetos que simulam pretextos reais, preparando os profissionais para atuar em segmentos de finanças, tecnologia, marketing e saúde.

Ao concluir o programa, os profissionais encontram oportunidades como cientistas de dados, analistas ou engenheiros de dados, colaborando com equipes multidisciplinares para otimizar processos, tomar decisões baseadas em dados e resolver desafios empresariais e tecnológicos.

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