Apresentação do Curso
O Curso de Pós-Graduação Lato Sensu em Análise Estratégica de Dados, ofertado na modalidade a distância (EaD), tem como foco a formação de profissionais capacitados para coletar, analisar e interpretar grandes volumes de dados. O objetivo é fundamentar decisões estratégicas em organizações públicas e privadas, desenvolvendo habilidades técnicas e analíticas para a resolução de problemas complexos.
- Titulação: Especialista em Análise Estratégica de Dados.
- Carga Horária Total: 360 horas.
- Duração: 18 meses (3 semestres letivos).
Público-Alvo
O curso destina-se a portadores de diploma de curso superior, reconhecido pelo MEC, nas seguintes áreas:
- Ciência, Tecnologia e Engenharia;
- Gestão e Administração;
- Matemática e Estatística;
- Áreas afins.
Estrutura Curricular
A organização curricular é semestral:
1º Período (180h)
- Introdução à Probabilidade e Estatística (60h)
- Introdução e Pesquisa para Análise Estratégica de Dados (30h)
- Python para Análise Estratégica de Dados (60h)
- Projeto Aplicado I (30h)
- [OPCIONAL] Ambientação à Plataforma EaD (15h)
2º Período (150h)
- Estatística Aplicada em Análise de Dados (60h)
- Aprendizado de Máquina (60h)
- Storytelling (30h)
- Projeto Aplicado II (30h)
3º Período (60h)
- Storytelling (continuação/conclusão)
- Componentes Práticos de Conclusão de Curso / TCC (30h)
Resumo das Disciplinas
- Ambientação à Plataforma EaD: Apresentação do Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA), características e ferramentas da Educação a Distância.
- Introdução à Probabilidade e Estatística: Definições básicas, variáveis aleatórias, distribuições, estatística descritiva e inferencial, testes de hipóteses e regressão linear.
- Introdução e Pesquisa para Análise Estratégica de Dados: Fundamentos de Ciência e Análise de Dados, método científico, tipos de pesquisa e estruturação de projetos analíticos.
- Python para Análise Estratégica de Dados: Sintaxe básica, bibliotecas para manipulação de dados (Pandas, NumPy), limpeza, transformação e análise exploratória.
- Estatística Aplicada em Análise de Dados: Inferência estatística, modelagem preditiva, análise multivariada e visualização de dados com ferramentas computacionais.
- Aprendizado de Máquina: Técnicas supervisionadas e não supervisionadas (classificação, regressão, clustering), métricas de desempenho e overfitting.
- Storytelling: Técnicas de narrativas persuasivas com dados, método Canvas para inovação e elaboração de pitches.
- Projetos Aplicados (I e II): Desenvolvimento prático de soluções para problemas reais, desde a concepção e planejamento até a entrega de resultados e dashboards.
Corpo Docente
- Gustavo Lobato Campos (Doutor - lattes)
- Patrick Santos de Oliveira (Doutor- lattes)
- Rafael Honório Pereira Alves (Doutor - lattes)
- Rafael Vinícius Tayette da Nóbrega (Doutor - lattes)
- Diego Mello da Silva (Doutorando - lattes)
- Everthon Valadão dos Santos (Mestre - lattes)
- Marco Antônio Silva Pereira (Mestre - lattes)
Funcionamento e Regras Importantes
- Metodologia: O curso utiliza o ambiente virtual Moodle para atividades assíncronas, material de estudo e avaliações. Plataformas de vídeo podem ser usadas para aulas gravadas e ferramentas de webchat para momentos síncronos.
- Aprovação: É necessário obter, no mínimo, 60 pontos em cada disciplina.
- Frequência: Exige-se 75% de presença nas atividades a distância, mensurada pela entrega de atividades e acesso ao ambiente virtual.
- Trabalho de Conclusão de Curso (TCC): Para a conclusão, o discente deve elaborar e submeter um artigo científico em periódico qualificado (Qualis/CAPES B5 ou superior). O aluno que obtiver o aceite de publicação fica dispensado da defesa pública. Caso contrário, deverá realizar a defesa perante a banca.
Ingresso
- Vagas: 140 vagas anuais.
- Forma de Seleção: Inscrição via formulário online com sorteio auditável das vagas, caso o número de inscritos supere o de vagas. Acesse o edital do processo seletivo neste link.
- Taxa: Pagamento de Guia de Recolhimento da União (GRU) referente à taxa de inscrição no processo seletivo.
Contato e Localização
E-mail:
IFMG — Campus Formiga: www.ifmg.edu.br/formiga
Consulte o site institucional para editais e cronogramas atualizados.