Political-Pedagogic Project

Profissional Profile:: Os egressos do curso de Bacharelado em Ciência de Dados para Negócios terão passado por uma formação sólida interdisciplinar, que agrega competências e habilidades que permitem atuar em áreas que requeiram conhecimentos na manipulação e extração de conhecimento a partir dos dados. Ainda, espera-se que o profissional formado no curso esteja preparado para interagir com diferentes atores da tomada de decisão, seja no setor privado ou no setor público.

Practice Area:

O curso contempla diferentes áreas de concentração que permitem direcionar a especialização e expertise do aluno em uma área de atuação particular, cuja escolha pode se basear nas suas preferências, experiências e perspectivas de inserção profissional. Abaixo estão listadas algumas das áreas de concentração desenvolvidas ao longo curso:

Preparação e Análise de Dados - Essa área consiste na transformação de dados brutos em um formato adequado para serem analisados. Envolve o gerenciamento da fonte, estruturação, qualidade, armazenamento e acessibilidade dos dados de tal forma que possa ser flexível e extensível a outros analistas.
Visualização de Dados - Apresentar os dados e resultados de maneira concisa e de fácil entendimento tem sido parte importante da análise do mundo dos negócios. A visualização de dados é orientada por gráficos, mapas, relatórios dinâmicos, etc., os quais constituem soluções inteligentes para equipes de desenvolvimento e usuários finais.
Análise de Dados Econômicos, Financeiros e de Mercado - O entendimento dos dados externos de mercado é de extrema relevância para o mundo dos negócios. Informações sobre preferências dos consumidores, vendas, marketing e do cenário econômico, aliados às teorias micro e macroeconômicas permitem ao profissional um maior entendimento do posicionamento da companhia no mercado, com objetivo direto da busca por novas oportunidades.
Modelagem Econométrica - O profissional com maior habilidade nesta área estará apto para identificar problemas econômicos em empresas e no setor público, criar algoritmos e modelos preditivos e de inferência causal para então buscar soluções adequadas através dos resultados encontrados.
Processamento Distribuído - A área de Processamento Distribuído consiste no desenho e implementação da infraestrutura e plataformas necessárias para o desenvolvimento computacional eficiente. Tais processos têm como objetivo tornar os sistemas integrados e, de forma segura, garantir a integração e usabilidade dos usuários.
Sistemas de Informação e Decisão - Algumas das premissas da área é prover e aperfeiçoar a interface de comunicação dos dados, através da construção de soluções analíticas encadeadas, dashboards interativos, identificação de oportunidades e nas melhores práticas de visualização e integração da análise dos dados.
Aprendizagem de Máquinas - Esta é uma área cujo conhecimento vem sendo cada vez mais demandado por empresas e governos. Compreende uma etapa mais complexa e abrangente do que a exploração de dados e estatísticas mais simples. Os modelos de aprendizagem de máquina têm como foco obter insumos (dados) e modelar através de algoritmos e testes de validação a regra na qual pode[1]se basear para inferir os resultados. Tais técnicas estão na fronteira de muitas organizações para o entendimento dos processos e na previsão para a consolidação das melhores práticas.

Professional Skills :

A partir do cenário do perfil do egresso, serão consolidadas as seguintes competências e habilidades para uma formação profissional bem definida e condizente com às características demandadas pela Indústria 4.0:

Conhecimento e domínio teórico para a resolução de problemas econômicos, a partir das ferramentas mais atuais que a Ciência de Dados oferece;
Capacidade de aplicar seus conhecimentos de forma a contribuir para a tomada de decisão mais eficiente e precisa, gerando resultados positivos para a sociedade;
Capacidade crítica para analisar os conhecimentos adquiridos e assimilar novos conhecimentos científicos e tecnológicos;
Formação voltada ao mercado de trabalho, possibilitando uma visão mercadológica da Ciência de Dados e dos novos paradigmas organizacionais em um mercado globalizado;
Atuação em pesquisa, com o envolvimento em projetos de pesquisa, desenvolvidos por docentes do curso ou de iniciativa própria do discente, sobre o uso e análise de dados para lidar com problemas enfrentados pela sociedade;
Relacionamento ético e profissional, associado à responsabilidade social, com a compreensão das causas e consequências das práticas profissionais.
Habilidades de programação, assim como conhecimento de softwares apropriados para o desenvolvimento de análises dados, de relatórios dinâmicos, de automação de processos e aplicativos;
Domínio de técnicas para a organização, armazenamento e manipulação dos dados; • Produzir informações relevantes a partir dos dados, utilizando a análise exploratória de dados para fins de comunicação dos resultados obtidos;
Ser capaz de sugerir, a partir da análise dos dados, melhorias no setor de atividade ou na área de conhecimento onde esteja atuando;
Contribuir com o avanço de técnicas que agreguem conhecimentos científicos dentro das organizações;
Capacidade de se comunicar com diferentes atores, tanto de forma técnica quanto de forma simples e acessível.

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CIÊNCIA DE DADOS PARA NEGÓCIOS (BACHARELADO)/CCSA - João Pessoa(João Pessoa)

Course Level Graduate

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