O MBA em Ciência de Dados, Machine Learning e IA Avançada forma profissionais capazes de projetar, treinar e implantar modelos inteligentes que apoiam decisões estratégicas e automatizam processos.
É uma formação robusta e atualizada para quem quer dominar as tecnologias que estão moldando o futuro.
Quais conteúdos são estudados nesta especialização?
O curso aborda estatística e programação para ciência de dados, aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado, redes neurais profundas (Deep Learning), processamento de linguagem natural, visão computacional e infraestrutura em nuvem (MLOps e Big Data).
Por que escolher o MBA em Ciência de Dados, Machine Learning e IA Avançada?
Porque oferece uma formação técnica sólida, aliando teoria e prática com foco no uso real da IA nas organizações. Ideal para quem quer trabalhar com dados, inovação e automação inteligente.
Como está o mercado de trabalho para profissionais da área?
Profissionais de ciência de dados e IA estão entre os mais demandados no mundo. O curso prepara o aluno para atuar em áreas como análise preditiva, engenharia de dados, pesquisa e desenvolvimento de IA e consultoria tecnológica.
Qual a grade curricular da especialização?
| DISCIPLINA | CARGA HORÁRIA |
|---|---|
| Módulo I | |
| Fundamentos de Ciência de Dados e Estatística | 60 |
| Estatística para Inteligência artificial | 12 |
| Probabilidade | 12 |
| Introdução a Data Mining | 12 |
| Ferramentas utilizadas em ciência de dados e Big Data | 12 |
|
Conhecer a utilização de ETL – Extract Transform Load (Extração, Transformação e Carga) |
12 |
| Módulo II | |
| Aprendizado de Máquina (Machine Learning) | 60 |
| Aprendizado de Máquina (Machine Learning) | 12 |
| Aprendizagem supervisionada: árvores de decisão e regressão | 12 |
| Aprendizagem supervisionada: técnica baseada em instâncias | 12 |
| Redes multicamada | 12 |
| Treinamento para aprendizagem de máquina | 12 |
| Módulo III | |
| Deep Learning e Redes Neurais Avançadas | 60 |
| Redes neurais artificiais I | 12 |
| Redes neurais convolucionais II | 12 |
| Redes neurais convolucionais III | 12 |
| Redes neurais recorrentes | 12 |
| Redes LSTM | 12 |
| Módulo IV | |
| Processamento de Linguagem Natural e Visão Computacional | 60 |
| Introdução ao processamento de linguagem natural | 12 |
| Aplicações e desafios do processamento de linguagem natural | 12 |
| Introdução à análise de sentimentos | 12 |
| Representação vetorial de textos – word embeddings – word2vec | 12 |
| Visão computacional aplicada na robótica | 12 |
| Módulo V | |
| Big Data, Cloud e MLOps | 60 |
| Frameworks de Big Data: uma visão geral | 12 |
| Plataformas comerciais de nuvem | 12 |
| Evolução tecnológica e paradigmas que permitiram cloud computing | 12 |
| Arquitetura da Web | 12 |
| Impulsionadores da indústria 4.0: categoria digital | 12 |
| Módulo VI | |
| Empreendedorismo e Liderança | 60 |
| O Empreendedorismo | 20 |
| Liderança e Gestão | 20 |
| Comunicação e Liderança | 20 |
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