Análise de Dados e Matemática Aplicada na Fenômeno da Educação
- Bolsas a partir de R$ 60,00
Como é o curso de Análise de Dados e Matemática Aplicada na Fenômeno da Educação?
A pós-graduação em Análise de Dados e Matemática Aplicada é um curso de especialização que visa preparar os alunos para a utilização de algoritmos e técnicas para coletar, organizar, analisar e interpretar dados de diversas fontes, auxiliando na tomada de decisões informadas. Além disso, o curso também oferece treinamento em computação, técnicas de mineração de dados, análise de redes, machine learning, e muito mais.
Resumo do curso
Área de conhecimento: Ciências exatas e da terra
Duração: em média, 2 anos
Como é a faculdade Fenômeno da Educação
Resumo da faculdade
- 7 cursos de graduação e 2.693 de pós-graduação
- 1 unidade no estado de Minas Gerais
Dúvidas mais frequentes
Os certificados dos cursos da Fenômeno da Educação são emitidos pela Iseed Faved, credenciada pelo Ministério da Educação (MEC) em 2006.
Seus alunos também contam com uma plataforma de ensino de fácil acesso, a ajuda de tutores e material didático atualizado constantemente.
A pós-graduação em Análise de Dados e Matemática Aplicada é um programa de estudo que combina a análise de dados e a matemática aplicada para desenvolver habilidades em áreas como modelagem, mineração de dados, análise estatística e otimização.
Os estudantes da área têm a oportunidade de aprender técnicas modernas, como Machine Learning, Deep Learning, Inteligência Artificial e Big Data. Além disso, os ele são capazes de aplicar essas ferramentas para solucionar problemas reais, como previsão de preços, previsão de demanda e outros.
A pós-graduação em Análise de Dados e Matemática Aplicada é um curso de especialização que visa preparar os alunos para a utilização de algoritmos e técnicas para coletar, organizar, analisar e interpretar dados de diversas fontes, auxiliando na tomada de decisões informadas. Além disso, o curso também oferece treinamento em computação, técnicas de mineração de dados, análise de redes, machine learning, e muito mais.
Ao decorrer do curso, os alunos desenvolvem uma ampla variedade de habilidades, incluindo a capacidade de trabalhar com dados estruturados e não-estruturados, usar ferramentas de análise de dados para criar visualizações, desenvolver modelos preditivos e identificar padrões complexos.
