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Contagem regressiva para início das aulas:
Contagem regressiva para início das aulas:
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Pós Graduação em
Estatística e Ciência de Dados
Prepare-se para os desafios de um mercado em crescente demanda com nosso curso de Estatística e Ciência de Dados
Pós Graduação em
Estatística e Ciência de Dados
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Pós Graduação em
Estatística e Ciência de Dados
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Além de reconhecida,
tem nota máxima no MEC
Além de reconhecida,
tem nota máxima no MEC
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A Faculdade Sirius, reconhecida pelo MEC com nota máxima, é uma instituição de ensino superior focada em Inteligência Artificial e Ciência de Dados.
A Faculdade Sirius, reconhecida pelo MEC com nota máxima, é uma instituição de ensino superior focada em Inteligência Artificial e Ciência de Dados.
A Faculdade Sirius, reconhecida pelo MEC com nota máxima, é uma instituição de ensino superior focada em Inteligência Artificial e Ciência de Dados.
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CECD + Sirius:
Uma parceria de excelência
CECD + Sirius:
Uma parceria de excelência
CECD + Sirius:
Uma parceria de excelência
A Comunidade de Estatística e Ciências de Dados (CECD) é referência em ensino aplicado de Estatística e Ciência de Dados.
Destaca-se pela abordagem prática e colaborativa, alinhada ao mercado, fomentando muito networking de seus membros.
A Faculdade Sirius, pioneira em Inteligência Artificial e Ciência de Dados, diferencia-se pela aprendizagem baseada em desafios reais de empresas como Ambev, Sebrae e Payface.
Prepare-se para liderar a transformação digital e impulsione sua carreira conosco!
A Comunidade de Estatística e Ciências de Dados (CECD) é referência em ensino aplicado de Estatística e Ciência de Dados.
Destaca-se pela abordagem prática e colaborativa, alinhada ao mercado, fomentando muito networking de seus membros.
A Faculdade Sirius, pioneira em Inteligência Artificial e Ciência de Dados, diferencia-se pela aprendizagem baseada em desafios reais de empresas como Ambev, Sebrae e Payface.
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A Comunidade de Estatística e Ciências de Dados (CECD) é referência em ensino aplicado de Estatística e Ciência de Dados.
Destaca-se pela abordagem prática e colaborativa, alinhada ao mercado, fomentando muito networking de seus membros.
A Faculdade Sirius, pioneira em Inteligência Artificial e Ciência de Dados, diferencia-se pela aprendizagem baseada em desafios reais de empresas como Ambev, Sebrae e Payface.
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Invista em você e no seu futuro!
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O objetivo do curso é:
O objetivo do curso é:
O objetivo do curso é:
Formar profissionais com habilidades em estatística e ciência de dados, utilizando desde conceitos fundamentais até ferramentas e técnicas avançadas. Capacitar os alunos a resolver problemas complexos do mercado utilizando métodos estatísticos, modelagem preditiva, aprendizado de máquina e análise com grande volume de dados.
Formar profissionais com habilidades em estatística e ciência de dados, utilizando desde conceitos fundamentais até ferramentas e técnicas avançadas. Capacitar os alunos a resolver problemas complexos do mercado utilizando métodos estatísticos, modelagem preditiva, aprendizado de máquina e análise com grande volume de dados.
Formar profissionais com habilidades em estatística e ciência de dados, utilizando desde conceitos fundamentais até ferramentas e técnicas avançadas. Capacitar os alunos a resolver problemas complexos do mercado utilizando métodos estatísticos, modelagem preditiva, aprendizado de máquina e análise com grande volume de dados.
Especificações do curso:
Especificações do curso:
Especificações do curso:
Conceitos de Estatística Descritiva e Inferencial
Modelagem Estatística
Análise Exploratória de Dados
Aprendizado de Máquina
Big Data e Processamento de Dados em Larga Escala
Programação em Python para Análise de Dados
Visualização de Dados
Implementação de Soluções de Ciência de Dados
Generative AI
Projetos Práticos de Análise de Dados
Conceitos de Estatística Descritiva e Inferencial
Modelagem Estatística
Análise Exploratória de Dados
Aprendizado de Máquina
Big Data e Processamento de Dados em Larga Escala
Programação em Python para Análise de Dados
Visualização de Dados
Implementação de Soluções de Ciência de Dados
Generative AI
Projetos Práticos de Análise de Dados
Conceitos de Estatística Descritiva e Inferencial
Modelagem Estatística
Análise Exploratória de Dados
Aprendizado de Máquina
Big Data e Processamento de Dados em Larga Escala
Programação em Python para Análise de Dados
Visualização de Dados
Implementação de Soluções de Ciência de Dados
Generative AI
Projetos Práticos de Análise de Dados
Este Curso é para Você?
Este Curso é para Você?
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Este curso é ideal para profissionais de TI com interesse em estatística e ciência de dados, graduados em áreas relacionadas como matemática, estatística, engenharia e economia, bem como profissionais de outras áreas que desejam adquirir competências em análise e interpretação de dados.
Este curso é ideal para profissionais de TI com interesse em estatística e ciência de dados, graduados em áreas relacionadas como matemática, estatística, engenharia e economia, bem como profissionais de outras áreas que desejam adquirir competências em análise e interpretação de dados.
Este curso é ideal para profissionais de TI com interesse em estatística e ciência de dados, graduados em áreas relacionadas como matemática, estatística, engenharia e economia, bem como profissionais de outras áreas que desejam adquirir competências em análise e interpretação de dados.
Artigos e Publicações:
Artigos e Publicações:
Artigos e Publicações:
Em todas as matérias o aluno poderá publicar ao menos um artigo ligado a matéria. Não haverá avaliação sobre os artigos e nem carga horária obrigatória.
Em todas as matérias o aluno poderá publicar ao menos um artigo ligado a matéria. Não haverá avaliação sobre os artigos e nem carga horária obrigatória.
Em todas as matérias o aluno poderá publicar ao menos um artigo ligado a matéria. Não haverá avaliação sobre os artigos e nem carga horária obrigatória.
Modalidade:
Remoto - EAD
Modalidade:
Remoto - EAD
Modalidade:
Remoto - EAD
Dias e horários das aulas:
Dias e horários das aulas:
Dias e horários das aulas:
Segundas e Quartas, 19h as 22h30
Segundas e Quartas, 19h as 22h30
Segundas e Quartas, 19h as 22h30
Início das aulas:
Início das aulas:
Início das aulas:
10/03/2025
10/03/2025
10/03/2025
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Parceiros Sirius e CECD:
Parceiros Sirius e CECD:
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Google for Education
Google for Education
Google for Education
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AWS Academy
AWS Academy
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Quer saber mais?
Deixe seu email que entraremos em contato!
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O que esperamos dos alunos?
O que esperamos dos alunos?
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PERFIL DO EGRESSO
PERFIL DO EGRESSO
PERFIL DO EGRESSO
Atuar como cientista de dados ou estatístico, com capacidade de gerar insights valiosos para a empresa através da análise de grandes volumes de dados. Desenvolver e implementar modelos preditivos, realizar análises estatísticas aprofundadas e comunicar os resultados de maneira clara e eficaz para suportar a tomada de decisões estratégicas
Atuar como cientista de dados ou estatístico, com capacidade de gerar insights valiosos para a empresa através da análise de grandes volumes de dados. Desenvolver e implementar modelos preditivos, realizar análises estatísticas aprofundadas e comunicar os resultados de maneira clara e eficaz para suportar a tomada de decisões estratégicas
Atuar como cientista de dados ou estatístico, com capacidade de gerar insights valiosos para a empresa através da análise de grandes volumes de dados. Desenvolver e implementar modelos preditivos, realizar análises estatísticas aprofundadas e comunicar os resultados de maneira clara e eficaz para suportar a tomada de decisões estratégicas
ATIVIDADES PRÁTICAS
ATIVIDADES PRÁTICAS
ATIVIDADES PRÁTICAS
Todas as matérias terão atividades práticas. Essas atividades serão entregues em repositórios, como Colab, com o descritivo da atividade proposta e do que foi desenvolvido pelo aluno para avaliação do professor.
Todas as matérias terão atividades práticas. Essas atividades serão entregues em repositórios, como Colab, com o descritivo da atividade proposta e do que foi desenvolvido pelo aluno para avaliação do professor.
Todas as matérias terão atividades práticas. Essas atividades serão entregues em repositórios, como Colab, com o descritivo da atividade proposta e do que foi desenvolvido pelo aluno para avaliação do professor.
AVALIAÇÃO DO PROCESSO DE ENSINO E APRENDIZAGEM
AVALIAÇÃO DO PROCESSO DE ENSINO E APRENDIZAGEM
AVALIAÇÃO DO PROCESSO DE ENSINO E APRENDIZAGEM
Avaliação prática dos conteúdos ministrados nas aulas. As atividades práticas deverão ter prazo de 5 a 7 dias da data de divulgação para serem entregues, após esse prazo
não serão aceitas submissões.
Avaliação prática dos conteúdos ministrados nas aulas. As atividades práticas deverão ter prazo de 5 a 7 dias da data de divulgação para serem entregues, após esse prazo
não serão aceitas submissões.
Avaliação prática dos conteúdos ministrados nas aulas. As atividades práticas deverão ter prazo de 5 a 7 dias da data de divulgação para serem entregues, após esse prazo
não serão aceitas submissões.
O que o coordenador tem a dizer:
O que o coordenador tem a dizer:
O que o coordenador tem a dizer:
Disciplinas que você encontrará:
Disciplinas que você encontrará:
Disciplinas que você encontrará:
Introdução a Ciência de Dados (20 horas)
Introdução a Ciência de Dados (20 horas)
Introdução a Ciência de Dados (20 horas)
Esta disciplina oferece uma introdução abrangente à Ciência de Dados, abordando conceitos fundamentais, advanced analytics, inteligência artificial, IA generativa, e as ferramentas mais utilizadas na área. O curso também explorará as competências requeridas pelo mercado de trabalho e exemplos práticos de aplicações
Esta disciplina oferece uma introdução abrangente à Ciência de Dados, abordando conceitos fundamentais, advanced analytics, inteligência artificial, IA generativa, e as ferramentas mais utilizadas na área. O curso também explorará as competências requeridas pelo mercado de trabalho e exemplos práticos de aplicações
Esta disciplina oferece uma introdução abrangente à Ciência de Dados, abordando conceitos fundamentais, advanced analytics, inteligência artificial, IA generativa, e as ferramentas mais utilizadas na área. O curso também explorará as competências requeridas pelo mercado de trabalho e exemplos práticos de aplicações
Estatística Descritiva (Teoria: 20 horas, Prática: 5 horas)
Estatística Descritiva (Teoria: 20 horas, Prática: 5 horas)
Estatística Descritiva (Teoria: 20 horas, Prática: 5 horas)
Esta disciplina introduz os conceitos fundamentais e as técnicas da estatística descritiva, enfatizando a importância da coleta, organização, análise e interpretação de dados. Os alunos aprenderão a usar diversas ferramentas estatísticas para descrever conjuntos de dados, com foco na aplicação prática dos métodos.
Esta disciplina introduz os conceitos fundamentais e as técnicas da estatística descritiva, enfatizando a importância da coleta, organização, análise e interpretação de dados. Os alunos aprenderão a usar diversas ferramentas estatísticas para descrever conjuntos de dados, com foco na aplicação prática dos métodos.
Esta disciplina introduz os conceitos fundamentais e as técnicas da estatística descritiva, enfatizando a importância da coleta, organização, análise e interpretação de dados. Os alunos aprenderão a usar diversas ferramentas estatísticas para descrever conjuntos de dados, com foco na aplicação prática dos métodos.
Introdução à Programação em Python (Teoria: 40 horas, Prática: 10 horas)
Introdução à Programação em Python (Teoria: 40 horas, Prática: 10 horas)
Introdução à Programação em Python (Teoria: 40 horas, Prática: 10 horas)
Esta disciplina introduz os fundamentos da programação utilizando a linguagem Python. Os alunos aprenderão a escrever e executar programas em Python, além de desenvolver habilidades essenciais para resolver problemas através da programação. Serão abordados conceitos básicos de programação, estruturas de dados, manipulação de arquivos e a utilização de bibliotecas essenciais.
Esta disciplina introduz os fundamentos da programação utilizando a linguagem Python. Os alunos aprenderão a escrever e executar programas em Python, além de desenvolver habilidades essenciais para resolver problemas através da programação. Serão abordados conceitos básicos de programação, estruturas de dados, manipulação de arquivos e a utilização de bibliotecas essenciais.
Esta disciplina introduz os fundamentos da programação utilizando a linguagem Python. Os alunos aprenderão a escrever e executar programas em Python, além de desenvolver habilidades essenciais para resolver problemas através da programação. Serão abordados conceitos básicos de programação, estruturas de dados, manipulação de arquivos e a utilização de bibliotecas essenciais.
Fundamentos de Banco de dados e SQL (Teoria: 20 horas, Prática: 3 horas)
Fundamentos de Banco de dados e SQL (Teoria: 20 horas, Prática: 3 horas)
Fundamentos de Banco de dados e SQL (Teoria: 20 horas, Prática: 3 horas)
Esta disciplina apresenta os conhecimentos e ferramentas para projetar, implementar e manipular bancos de dados relacionais utilizando a linguagem SQL
Esta disciplina apresenta os conhecimentos e ferramentas para projetar, implementar e manipular bancos de dados relacionais utilizando a linguagem SQL
Esta disciplina apresenta os conhecimentos e ferramentas para projetar, implementar e manipular bancos de dados relacionais utilizando a linguagem SQL
Cálculo das Probabilidades e Inferência Estatística (Teoria: 30 horas, Prática: 8 horas)
Cálculo das Probabilidades e Inferência Estatística (Teoria: 30 horas, Prática: 8 horas)
Cálculo das Probabilidades e Inferência Estatística (Teoria: 30 horas, Prática: 8 horas)
Esta disciplina apresenta os conhecimentos e ferramentas matemáticas necessárias para analisar dados e tomar decisões informadas em um ambiente de negócios. A ênfase será dada ao desenvolvimento de habilidades práticas para coletar, organizar, resumir e interpretar dados, bem como para realizar testes de hipóteses e estimar parâmetros populacionais.
Esta disciplina apresenta os conhecimentos e ferramentas matemáticas necessárias para analisar dados e tomar decisões informadas em um ambiente de negócios. A ênfase será dada ao desenvolvimento de habilidades práticas para coletar, organizar, resumir e interpretar dados, bem como para realizar testes de hipóteses e estimar parâmetros populacionais.
Esta disciplina apresenta os conhecimentos e ferramentas matemáticas necessárias para analisar dados e tomar decisões informadas em um ambiente de negócios. A ênfase será dada ao desenvolvimento de habilidades práticas para coletar, organizar, resumir e interpretar dados, bem como para realizar testes de hipóteses e estimar parâmetros populacionais.
Modelagem Estatística (Teoria: 30 horas, Prática: 8 horas)
Modelagem Estatística (Teoria: 30 horas, Prática: 8 horas)
Modelagem Estatística (Teoria: 30 horas, Prática: 8 horas)
Esta disciplina explora as técnicas de modelagem estatística, com foco na regressão linear e logística, análise de variância (anova) e modelos de séries temporais. Os alunos aprenderão a construir e interpretar modelos estatísticos aplicados a dados reais, desenvolvendo habilidades práticas para análises preditivas e inferenciais.
Esta disciplina explora as técnicas de modelagem estatística, com foco na regressão linear e logística, análise de variância (anova) e modelos de séries temporais. Os alunos aprenderão a construir e interpretar modelos estatísticos aplicados a dados reais, desenvolvendo habilidades práticas para análises preditivas e inferenciais.
Esta disciplina explora as técnicas de modelagem estatística, com foco na regressão linear e logística, análise de variância (anova) e modelos de séries temporais. Os alunos aprenderão a construir e interpretar modelos estatísticos aplicados a dados reais, desenvolvendo habilidades práticas para análises preditivas e inferenciais.
Aprendizado de Máquina (Teoria: 40 horas, Prática: 10 horas)
Aprendizado de Máquina (Teoria: 40 horas, Prática: 10 horas)
Aprendizado de Máquina (Teoria: 40 horas, Prática: 10 horas)
Esta disciplina aborda os principais conceitos e técnicas de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos supervisionados e não supervisionados, bem como a validação de modelos e métricas de desempenho.
Esta disciplina aborda os principais conceitos e técnicas de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos supervisionados e não supervisionados, bem como a validação de modelos e métricas de desempenho.
Esta disciplina aborda os principais conceitos e técnicas de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos supervisionados e não supervisionados, bem como a validação de modelos e métricas de desempenho.
Deep Learning (Teoria: 40 horas, Prática: 10 horas)
Deep Learning (Teoria: 40 horas, Prática: 10 horas)
Deep Learning (Teoria: 40 horas, Prática: 10 horas)
Esta disciplina foca no estudo e aplicação de redes neurais artificiais e técnicas de deep learning, utilizando ferramentas como TensorFlow e Keras para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina.
Esta disciplina foca no estudo e aplicação de redes neurais artificiais e técnicas de deep learning, utilizando ferramentas como TensorFlow e Keras para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina.
Esta disciplina foca no estudo e aplicação de redes neurais artificiais e técnicas de deep learning, utilizando ferramentas como TensorFlow e Keras para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina.
Big Data e Processamento de Dados em Larga Escala (24 horas, Prática: 4horas)
Big Data e Processamento de Dados em Larga Escala (24 horas, Prática: 4horas)
Big Data e Processamento de Dados em Larga Escala (24 horas, Prática: 4horas)
Esta disciplina aborda os fundamentos de Big Data e as principais ferramentas e tecnologias utilizadas no processamento de dados em larga escala, como Hadoop e Spark.
Esta disciplina aborda os fundamentos de Big Data e as principais ferramentas e tecnologias utilizadas no processamento de dados em larga escala, como Hadoop e Spark.
Esta disciplina aborda os fundamentos de Big Data e as principais ferramentas e tecnologias utilizadas no processamento de dados em larga escala, como Hadoop e Spark.
Inteligência Artificial Generativa-Gen AI (Teoria: 20 horas, Prática: 4 horas)
Inteligência Artificial Generativa-Gen AI (Teoria: 20 horas, Prática: 4 horas)
Inteligência Artificial Generativa-Gen AI (Teoria: 20 horas, Prática: 4 horas)
Esta disciplina explora os fundamentos da inteligência artificial generativa e suas aplicações, incluindo chatbots, geração de imagens e texto, bem como as principais ferramentas e frameworks utilizados, como GPT e GANs.
Esta disciplina explora os fundamentos da inteligência artificial generativa e suas aplicações, incluindo chatbots, geração de imagens e texto, bem como as principais ferramentas e frameworks utilizados, como GPT e GANs.
Esta disciplina explora os fundamentos da inteligência artificial generativa e suas aplicações, incluindo chatbots, geração de imagens e texto, bem como as principais ferramentas e frameworks utilizados, como GPT e GANs.
Visualização e Comunicação de Dados com Power BI (Teoria: 30 horas, Prática: 4horas)
Visualização e Comunicação de Dados com Power BI (Teoria: 30 horas, Prática: 4horas)
Visualização e Comunicação de Dados com Power BI (Teoria: 30 horas, Prática: 4horas)
Esta disciplina cobre os princípios de design de visualizações eficazes, a construção de dashboards interativos utilizando Power BI e técnicas para comunicação clara de resultados.
Esta disciplina cobre os princípios de design de visualizações eficazes, a construção de dashboards interativos utilizando Power BI e técnicas para comunicação clara de resultados.
Esta disciplina cobre os princípios de design de visualizações eficazes, a construção de dashboards interativos utilizando Power BI e técnicas para comunicação clara de resultados.
Ciência de Dados com Dados Geoespaciais (Teoria: 24 horas, Prática: 6 horas)
Ciência de Dados com Dados Geoespaciais (Teoria: 24 horas, Prática: 6 horas)
Ciência de Dados com Dados Geoespaciais (Teoria: 24 horas, Prática: 6 horas)
Esta disciplina aborda modelos de data science utilizando dados geoespaciais, explorando conceitos de latitude, longitude e correlação espacial.
Esta disciplina aborda modelos de data science utilizando dados geoespaciais, explorando conceitos de latitude, longitude e correlação espacial.
Esta disciplina aborda modelos de data science utilizando dados geoespaciais, explorando conceitos de latitude, longitude e correlação espacial.
Governança e Ética de Dados (Teoria: 8 horas, Prática: 2 horas)
Governança e Ética de Dados (Teoria: 8 horas, Prática: 2 horas)
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: Esta disciplina cobre os princípios de governança de dados, ética na ciência de dados e questões relacionadas à privacidade e proteção de dados.
: Esta disciplina cobre os princípios de governança de dados, ética na ciência de dados e questões relacionadas à privacidade e proteção de dados.
: Esta disciplina cobre os princípios de governança de dados, ética na ciência de dados e questões relacionadas à privacidade e proteção de dados.
Data Science Lifecycle (Teoria: 16 horas, Prática: 4 horas)
Data Science Lifecycle (Teoria: 16 horas, Prática: 4 horas)
Data Science Lifecycle (Teoria: 16 horas, Prática: 4 horas)
Esta disciplina cobre as etapas do ciclo de vida de um projeto de data science, incluindo o planejamento, preparação de dados, desenvolvimento e deploy de modelos.
Esta disciplina cobre as etapas do ciclo de vida de um projeto de data science, incluindo o planejamento, preparação de dados, desenvolvimento e deploy de modelos.
Esta disciplina cobre as etapas do ciclo de vida de um projeto de data science, incluindo o planejamento, preparação de dados, desenvolvimento e deploy de modelos.
Bootcamp de Empreendedorismo e Inovação Global ( 30 horas)
Bootcamp de Empreendedorismo e Inovação Global ( 30 horas)
Bootcamp de Empreendedorismo e Inovação Global ( 30 horas)
Esse Bootcamp em parceria com a Arisona State University e Thunderbird sobre empreendedorismo e inovação global prepara você para realizar seus sonhos empreendedores e elevar sua carreira como inovador.
Esse Bootcamp em parceria com a Arisona State University e Thunderbird sobre empreendedorismo e inovação global prepara você para realizar seus sonhos empreendedores e elevar sua carreira como inovador.
Esse Bootcamp em parceria com a Arisona State University e Thunderbird sobre empreendedorismo e inovação global prepara você para realizar seus sonhos empreendedores e elevar sua carreira como inovador.
Projeto Prático de Análise de Dados (Prática: 30 horas)
Projeto Prático de Análise de Dados (Prática: 30 horas)
Projeto Prático de Análise de Dados (Prática: 30 horas)
Esta disciplina proporciona aos alunos a oportunidade de aplicar técnicas e ferramentas aprendidas ao longo do curso em um projeto integrador, culminando na apresentação e defesa do projeto.
Esta disciplina proporciona aos alunos a oportunidade de aplicar técnicas e ferramentas aprendidas ao longo do curso em um projeto integrador, culminando na apresentação e defesa do projeto.
Esta disciplina proporciona aos alunos a oportunidade de aplicar técnicas e ferramentas aprendidas ao longo do curso em um projeto integrador, culminando na apresentação e defesa do projeto.
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SUPERVISOR PEDAGÓGICO
SUPERVISOR PEDAGÓGICO
SUPERVISOR PEDAGÓGICO
Thiago Marques Teixeira de Oliveira
Bacharel em Estatística (ENCE/IBGE) - 2014
Analista de Inteligência de mercado (Unicarioca) - 2014
Consultor em Advanced Analytics (EY) - 2016
Analista Censitário em Métodos Quantitativos (IBGE) - 2018
Foi professor em mais de 15 MBA´s e Pós-Graduações na área de dados no País (UFRJ, USP, PUC RS, PUC RIO, UFG ...) – 2018 à 2021
Consultor em Análise de dados (IBGE) – 2022
Coordenador de três MBA´s de Data Science e Statistics na Business School Brasil (BSBR) – 2022
Analista Censitário em Métodos Quantitativos (IBGE) - 2023
CEO Comunidade de Estatística do prof. Thiago Marques (CECD) - 2023
Teach Lead Data Scientist (A3data ) - 2023
Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas (CEFET / RJ) - 2025
Thiago Marques Teixeira de Oliveira
Bacharel em Estatística (ENCE/IBGE) - 2014
Analista de Inteligência de mercado (Unicarioca) - 2014
Consultor em Advanced Analytics (EY) - 2016
Analista Censitário em Métodos Quantitativos (IBGE) - 2018
Foi professor em mais de 15 MBA´s e Pós-Graduações na área de dados no País (UFRJ, USP, PUC RS, PUC RIO, UFG ...) – 2018 à 2021
Consultor em Análise de dados (IBGE) – 2022
Coordenador de três MBA´s de Data Science e Statistics na Business School Brasil (BSBR) – 2022
Analista Censitário em Métodos Quantitativos (IBGE) - 2023
CEO Comunidade de Estatística do prof. Thiago Marques (CECD) - 2023
Teach Lead Data Scientist (A3data ) - 2023
Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas (CEFET / RJ) - 2025
Thiago Marques Teixeira de Oliveira
Bacharel em Estatística (ENCE/IBGE) - 2014
Analista de Inteligência de mercado (Unicarioca) - 2014
Consultor em Advanced Analytics (EY) - 2016
Analista Censitário em Métodos Quantitativos (IBGE) - 2018
Foi professor em mais de 15 MBA´s e Pós-Graduações na área de dados no País (UFRJ, USP, PUC RS, PUC RIO, UFG ...) – 2018 à 2021
Consultor em Análise de dados (IBGE) – 2022
Coordenador de três MBA´s de Data Science e Statistics na Business School Brasil (BSBR) – 2022
Analista Censitário em Métodos Quantitativos (IBGE) - 2023
CEO Comunidade de Estatística do prof. Thiago Marques (CECD) - 2023
Teach Lead Data Scientist (A3data ) - 2023
Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas (CEFET / RJ) - 2025
Conheça os professores:
Conheça os professores:
Conheça os professores:
Angélica Nardo Caseri
Angélica Nardo Caseri
Angélica Nardo Caseri
Angélica Nardo Caseri é PhD e pós-doutora em data science com temas voltados para problemas geoespaciais e previsões probabilísticas.
Possui grande experiência em data science, atualmente é Head de Data Science na Yara, pesquisadora convidada na PUC-Rio e pós-doutoranda no ICMC USP, é apaixonada por temas de data science de disseminação da cultura data driven.
Criadora do instagram Angie_Data.AI (@data.ai_cienciadedados) o qual tem como objetivo para divulgar e propagar o conhecimento em ciência de dados.
Angélica Nardo Caseri é PhD e pós-doutora em data science com temas voltados para problemas geoespaciais e previsões probabilísticas.
Possui grande experiência em data science, atualmente é Head de Data Science na Yara, pesquisadora convidada na PUC-Rio e pós-doutoranda no ICMC USP, é apaixonada por temas de data science de disseminação da cultura data driven.
Criadora do instagram Angie_Data.AI (@data.ai_cienciadedados) o qual tem como objetivo para divulgar e propagar o conhecimento em ciência de dados.
Angélica Nardo Caseri é PhD e pós-doutora em data science com temas voltados para problemas geoespaciais e previsões probabilísticas.
Possui grande experiência em data science, atualmente é Head de Data Science na Yara, pesquisadora convidada na PUC-Rio e pós-doutoranda no ICMC USP, é apaixonada por temas de data science de disseminação da cultura data driven.
Criadora do instagram Angie_Data.AI (@data.ai_cienciadedados) o qual tem como objetivo para divulgar e propagar o conhecimento em ciência de dados.
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Thiago Bluhm
Thiago Bluhm
Thiago Bluhm
Graduado em Informática através do Curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas, atualmente residindo em Fortaleza/CE. Especialista em BI BIGDATA UNIFOR(2019/2022) e em Data Science USP(2020/2022).
Professor Universitário, especializado na área de dados, com ênfase em Ciência de Dados e Análise de Dados avançada. Mestrando em Informática Aplicada com ênfase em Ciência de Dados e Inteligência Artificial - UNIFOR(2024/2025).
Além da atuação acadêmica em diversas universidades no Ceará e pelo Brasil, consultor de tecnologia na área de dados, oferecendo serviços a empresas em todo o Brasil e, inclusive, nos Estados Unidos.
Carreira profissional é marcada por uma participação ativa como bolsista e pesquisador no campo da Inteligência Artificial, integrando um núcleo de pesquisa na Universidade de Fortaleza.
Essa experiência trouxe grandes ganhos, proporcionando a oportunidade de estar em equipes de alto nível de pesquisa e desenvolvimento de projetos inovadores e colaborativos, onde foi aplicado conhecimento avançado que solucionaram desafios complexos.
Além da pesquisa acadêmica, existe a facilitação e disseminação do conhecimento na área de dados em geral, compartilhando a paixão e experiência com estudantes por meio de atividades de ensino e orientação específica. Dedicação à tecnologia de dados se estende ao trabalho como consultor, onde forneço soluções especializadas para empresas.
Experiência prática na consultoria proporciona uma visão mais plural e abrangente dos desafios enfrentados pelo setor e permite aplicação de soluções inovadoras e eficientes.
Compromisso com a excelência acadêmica e a inovação constante e contribuição significativa para o avanço da Inteligência Artificial e para o desenvolvimento científico e tecnológico para a comunidade acadêmica e nas empresas que tenho o privilégio de servir.
Graduado em Informática através do Curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas, atualmente residindo em Fortaleza/CE. Especialista em BI BIGDATA UNIFOR(2019/2022) e em Data Science USP(2020/2022).
Professor Universitário, especializado na área de dados, com ênfase em Ciência de Dados e Análise de Dados avançada. Mestrando em Informática Aplicada com ênfase em Ciência de Dados e Inteligência Artificial - UNIFOR(2024/2025).
Além da atuação acadêmica em diversas universidades no Ceará e pelo Brasil, consultor de tecnologia na área de dados, oferecendo serviços a empresas em todo o Brasil e, inclusive, nos Estados Unidos.
Carreira profissional é marcada por uma participação ativa como bolsista e pesquisador no campo da Inteligência Artificial, integrando um núcleo de pesquisa na Universidade de Fortaleza.
Essa experiência trouxe grandes ganhos, proporcionando a oportunidade de estar em equipes de alto nível de pesquisa e desenvolvimento de projetos inovadores e colaborativos, onde foi aplicado conhecimento avançado que solucionaram desafios complexos.
Além da pesquisa acadêmica, existe a facilitação e disseminação do conhecimento na área de dados em geral, compartilhando a paixão e experiência com estudantes por meio de atividades de ensino e orientação específica. Dedicação à tecnologia de dados se estende ao trabalho como consultor, onde forneço soluções especializadas para empresas.
Experiência prática na consultoria proporciona uma visão mais plural e abrangente dos desafios enfrentados pelo setor e permite aplicação de soluções inovadoras e eficientes.
Compromisso com a excelência acadêmica e a inovação constante e contribuição significativa para o avanço da Inteligência Artificial e para o desenvolvimento científico e tecnológico para a comunidade acadêmica e nas empresas que tenho o privilégio de servir.
Graduado em Informática através do Curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas, atualmente residindo em Fortaleza/CE. Especialista em BI BIGDATA UNIFOR(2019/2022) e em Data Science USP(2020/2022).
Professor Universitário, especializado na área de dados, com ênfase em Ciência de Dados e Análise de Dados avançada. Mestrando em Informática Aplicada com ênfase em Ciência de Dados e Inteligência Artificial - UNIFOR(2024/2025).
Além da atuação acadêmica em diversas universidades no Ceará e pelo Brasil, consultor de tecnologia na área de dados, oferecendo serviços a empresas em todo o Brasil e, inclusive, nos Estados Unidos.
Carreira profissional é marcada por uma participação ativa como bolsista e pesquisador no campo da Inteligência Artificial, integrando um núcleo de pesquisa na Universidade de Fortaleza.
Essa experiência trouxe grandes ganhos, proporcionando a oportunidade de estar em equipes de alto nível de pesquisa e desenvolvimento de projetos inovadores e colaborativos, onde foi aplicado conhecimento avançado que solucionaram desafios complexos.
Além da pesquisa acadêmica, existe a facilitação e disseminação do conhecimento na área de dados em geral, compartilhando a paixão e experiência com estudantes por meio de atividades de ensino e orientação específica. Dedicação à tecnologia de dados se estende ao trabalho como consultor, onde forneço soluções especializadas para empresas.
Experiência prática na consultoria proporciona uma visão mais plural e abrangente dos desafios enfrentados pelo setor e permite aplicação de soluções inovadoras e eficientes.
Compromisso com a excelência acadêmica e a inovação constante e contribuição significativa para o avanço da Inteligência Artificial e para o desenvolvimento científico e tecnológico para a comunidade acadêmica e nas empresas que tenho o privilégio de servir.
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Norberto Berti
Norberto Berti
Norberto Berti
CEO da Eurekando (www.eurekando.com.br), tendo como principais atribuições:
1. Desenvolvimento de metodologias de desaprendizagem e consultoria em gamificação para educadores;
2. Design de experiências na área educacional, contemplando gamificação, RPG (Role-Playing Game) e ferramentas digitais;
3. Capacitação de educadores, visando desenvolver um Mindset de Design de Experiências;
4. Atuação em eletivas, no Ensino Médio de escolas públicas, com o foco em Inovação, Inteligência Artificial e Ética;
5.Atuação como professor de STEAM (Ciência, Tecnologia, Engenharia, Arte e Matemática), PBL (Aprendizagem baseada em problemas) e GBL (Aprendizagem baseada em games) no Ensino Fundamental Anos Iniciais de escolas particulares.
É também professor de MBA nas disciplinas: Gestão de Projetos Ágeis, Lean e Gestão de Mudanças.
Tem experiência nas áreas de Inovação, Projetos, Processos, Tecnologia, Operações e Gestão de Pessoas em empresas como Carrefour, Grupo Pão de Açúcar, Centro de Diagnósticos Brasil, Qualicorp, Santander, Sompo Seguros, Liberty Seguros, AON, Mapfre Seguros, OMINT Seguros, Berkley Seguros, HDI Seguros e SESI SENAI.
Tem participação em diversas edições do Startup Weekend como participante e como mentor. Participação também como mentor e jurado em outros Hackthons (Ex: Hackathon da Evolucional, Engineering Hackathon da Wego/Unimax e NASA Space Apps COVID-19 Challenge). Palestrante em eventos como: Big Data Brazil Experience e no Brain Connection.
Formação Acadêmica e cursos complementares
Graduado em Processos Gerenciais pela Faculdade Fernão Dias Pais. Pós-graduado em Administração de Serviços pela Universidade de São Paulo (USP). Capacitação em Lean Seis Sigma (Black Belt) pela Fundação Carlos Alberto Vanzolini. Capacitação em Lean Thinking pelo Lean Institute. Capacitação em Inteligência Artificial pela Data Sciense Academy. Certificação CBPP pela ABPMP.
CEO da Eurekando (www.eurekando.com.br), tendo como principais atribuições:
1. Desenvolvimento de metodologias de desaprendizagem e consultoria em gamificação para educadores;
2. Design de experiências na área educacional, contemplando gamificação, RPG (Role-Playing Game) e ferramentas digitais;
3. Capacitação de educadores, visando desenvolver um Mindset de Design de Experiências;
4. Atuação em eletivas, no Ensino Médio de escolas públicas, com o foco em Inovação, Inteligência Artificial e Ética;
5.Atuação como professor de STEAM (Ciência, Tecnologia, Engenharia, Arte e Matemática), PBL (Aprendizagem baseada em problemas) e GBL (Aprendizagem baseada em games) no Ensino Fundamental Anos Iniciais de escolas particulares.
É também professor de MBA nas disciplinas: Gestão de Projetos Ágeis, Lean e Gestão de Mudanças.
Tem experiência nas áreas de Inovação, Projetos, Processos, Tecnologia, Operações e Gestão de Pessoas em empresas como Carrefour, Grupo Pão de Açúcar, Centro de Diagnósticos Brasil, Qualicorp, Santander, Sompo Seguros, Liberty Seguros, AON, Mapfre Seguros, OMINT Seguros, Berkley Seguros, HDI Seguros e SESI SENAI.
Tem participação em diversas edições do Startup Weekend como participante e como mentor. Participação também como mentor e jurado em outros Hackthons (Ex: Hackathon da Evolucional, Engineering Hackathon da Wego/Unimax e NASA Space Apps COVID-19 Challenge). Palestrante em eventos como: Big Data Brazil Experience e no Brain Connection.
Formação Acadêmica e cursos complementares
Graduado em Processos Gerenciais pela Faculdade Fernão Dias Pais. Pós-graduado em Administração de Serviços pela Universidade de São Paulo (USP). Capacitação em Lean Seis Sigma (Black Belt) pela Fundação Carlos Alberto Vanzolini. Capacitação em Lean Thinking pelo Lean Institute. Capacitação em Inteligência Artificial pela Data Sciense Academy. Certificação CBPP pela ABPMP.
CEO da Eurekando (www.eurekando.com.br), tendo como principais atribuições:
1. Desenvolvimento de metodologias de desaprendizagem e consultoria em gamificação para educadores;
2. Design de experiências na área educacional, contemplando gamificação, RPG (Role-Playing Game) e ferramentas digitais;
3. Capacitação de educadores, visando desenvolver um Mindset de Design de Experiências;
4. Atuação em eletivas, no Ensino Médio de escolas públicas, com o foco em Inovação, Inteligência Artificial e Ética;
5.Atuação como professor de STEAM (Ciência, Tecnologia, Engenharia, Arte e Matemática), PBL (Aprendizagem baseada em problemas) e GBL (Aprendizagem baseada em games) no Ensino Fundamental Anos Iniciais de escolas particulares.
É também professor de MBA nas disciplinas: Gestão de Projetos Ágeis, Lean e Gestão de Mudanças.
Tem experiência nas áreas de Inovação, Projetos, Processos, Tecnologia, Operações e Gestão de Pessoas em empresas como Carrefour, Grupo Pão de Açúcar, Centro de Diagnósticos Brasil, Qualicorp, Santander, Sompo Seguros, Liberty Seguros, AON, Mapfre Seguros, OMINT Seguros, Berkley Seguros, HDI Seguros e SESI SENAI.
Tem participação em diversas edições do Startup Weekend como participante e como mentor. Participação também como mentor e jurado em outros Hackthons (Ex: Hackathon da Evolucional, Engineering Hackathon da Wego/Unimax e NASA Space Apps COVID-19 Challenge). Palestrante em eventos como: Big Data Brazil Experience e no Brain Connection.
Formação Acadêmica e cursos complementares
Graduado em Processos Gerenciais pela Faculdade Fernão Dias Pais. Pós-graduado em Administração de Serviços pela Universidade de São Paulo (USP). Capacitação em Lean Seis Sigma (Black Belt) pela Fundação Carlos Alberto Vanzolini. Capacitação em Lean Thinking pelo Lean Institute. Capacitação em Inteligência Artificial pela Data Sciense Academy. Certificação CBPP pela ABPMP.
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Flávia Figueira
Flávia Figueira
Flávia Figueira
Advogada Cível e Proteção de Dados e Privacidade, Consultora Jurídica, Docente da Universidade da Amazônia - UNAMA SER EDUCACIONAL e da FACI Wyden, Mestranda em Direiro Empresarial e Cidadania pelo UNICURITIBA/PR, Especialista em Direito Processual pela UNINASSAU/ PA, Pós-graduação em Direito das Famílias e Sucessões pelo CESUPA/ PA e Advocacia no Direito Digital e Proteção de Dados pela EBRADI/ SP, Membro da Comissão Nacional de Família e Tecnologia do IBDFAM e Presidente da Comissão de LGPD do IBDFAM/PA, Pesquisadora do CEDIS/IDP - Privacy Lab, Understanding Artificial Intelligence – USP/SP. Membro e Diretora da Cátedra de Direito Digital do Instituto Silvio Meira - ISM. Sócia-Proprietária do Escritório de Advocacia Figueira, Pereira & Gonçalves Advocacia, CEO da Flávia Figueira Academy e Instrutora Convidada da Ópice Blum Academy/SP.
Advogada Cível e Proteção de Dados e Privacidade, Consultora Jurídica, Docente da Universidade da Amazônia - UNAMA SER EDUCACIONAL e da FACI Wyden, Mestranda em Direiro Empresarial e Cidadania pelo UNICURITIBA/PR, Especialista em Direito Processual pela UNINASSAU/ PA, Pós-graduação em Direito das Famílias e Sucessões pelo CESUPA/ PA e Advocacia no Direito Digital e Proteção de Dados pela EBRADI/ SP, Membro da Comissão Nacional de Família e Tecnologia do IBDFAM e Presidente da Comissão de LGPD do IBDFAM/PA, Pesquisadora do CEDIS/IDP - Privacy Lab, Understanding Artificial Intelligence – USP/SP. Membro e Diretora da Cátedra de Direito Digital do Instituto Silvio Meira - ISM. Sócia-Proprietária do Escritório de Advocacia Figueira, Pereira & Gonçalves Advocacia, CEO da Flávia Figueira Academy e Instrutora Convidada da Ópice Blum Academy/SP.
Advogada Cível e Proteção de Dados e Privacidade, Consultora Jurídica, Docente da Universidade da Amazônia - UNAMA SER EDUCACIONAL e da FACI Wyden, Mestranda em Direiro Empresarial e Cidadania pelo UNICURITIBA/PR, Especialista em Direito Processual pela UNINASSAU/ PA, Pós-graduação em Direito das Famílias e Sucessões pelo CESUPA/ PA e Advocacia no Direito Digital e Proteção de Dados pela EBRADI/ SP, Membro da Comissão Nacional de Família e Tecnologia do IBDFAM e Presidente da Comissão de LGPD do IBDFAM/PA, Pesquisadora do CEDIS/IDP - Privacy Lab, Understanding Artificial Intelligence – USP/SP. Membro e Diretora da Cátedra de Direito Digital do Instituto Silvio Meira - ISM. Sócia-Proprietária do Escritório de Advocacia Figueira, Pereira & Gonçalves Advocacia, CEO da Flávia Figueira Academy e Instrutora Convidada da Ópice Blum Academy/SP.
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Awo Sitsofe Tsagbey (Sitso)
Awo Sitsofe Tsagbey (Sitso)
Awo Sitsofe Tsagbey (Sitso)
Sitso é uma estatística e analista de dados experiente, com forte atuação em detecção de fraudes e modelagem preditiva. Ela possui um doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo, onde sua pesquisa foi focada em
modelos de escolha discreta. Sitso tem uma formação acadêmica diversificada, com um Mestrado em Estatística pela Pontificia Universidad Católica de Chile e um Mestrado em Filosofia em Ciências Pesqueiras pela Universidade de Gana.
Com vasta experiência em gestão de risco de fraudes no Banco Santander e como instrutora na Digital House Coding School, Sitso é habilidosa em Python, SAS, R, entre outras ferramentas analíticas. Ela tem um histórico comprovado no
desenvolvimento de modelos para detectar transações fraudulentas e no ensino de análise de dados para futuros cientistas de dados. Sitso é fluente em vários idiomas, incluindo inglês, português e espanhol, e tem uma paixão por resolver problemas complexos com insights baseados em dados.
Sitso é uma estatística e analista de dados experiente, com forte atuação em detecção de fraudes e modelagem preditiva. Ela possui um doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo, onde sua pesquisa foi focada em
modelos de escolha discreta. Sitso tem uma formação acadêmica diversificada, com um Mestrado em Estatística pela Pontificia Universidad Católica de Chile e um Mestrado em Filosofia em Ciências Pesqueiras pela Universidade de Gana.
Com vasta experiência em gestão de risco de fraudes no Banco Santander e como instrutora na Digital House Coding School, Sitso é habilidosa em Python, SAS, R, entre outras ferramentas analíticas. Ela tem um histórico comprovado no
desenvolvimento de modelos para detectar transações fraudulentas e no ensino de análise de dados para futuros cientistas de dados. Sitso é fluente em vários idiomas, incluindo inglês, português e espanhol, e tem uma paixão por resolver problemas complexos com insights baseados em dados.
Sitso é uma estatística e analista de dados experiente, com forte atuação em detecção de fraudes e modelagem preditiva. Ela possui um doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo, onde sua pesquisa foi focada em
modelos de escolha discreta. Sitso tem uma formação acadêmica diversificada, com um Mestrado em Estatística pela Pontificia Universidad Católica de Chile e um Mestrado em Filosofia em Ciências Pesqueiras pela Universidade de Gana.
Com vasta experiência em gestão de risco de fraudes no Banco Santander e como instrutora na Digital House Coding School, Sitso é habilidosa em Python, SAS, R, entre outras ferramentas analíticas. Ela tem um histórico comprovado no
desenvolvimento de modelos para detectar transações fraudulentas e no ensino de análise de dados para futuros cientistas de dados. Sitso é fluente em vários idiomas, incluindo inglês, português e espanhol, e tem uma paixão por resolver problemas complexos com insights baseados em dados.
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Henrique Comaru
Henrique Comaru
Henrique Comaru
Atualmente é Desenvolvedor Principal do Centro de Excelência na Área de BI para a Ambev/AmbevTech para a América do Sul e responsável por estratégias, padronização, treinamento e boas práticas para o uso de Power BI em toda a companhia.
Possui mais de 7 anos de experiência com análise de dados e BI atuando diretamente em grandes empresas como Ambev, Vale, Grupo Águia Branca.
Atualmente é Desenvolvedor Principal do Centro de Excelência na Área de BI para a Ambev/AmbevTech para a América do Sul e responsável por estratégias, padronização, treinamento e boas práticas para o uso de Power BI em toda a companhia.
Possui mais de 7 anos de experiência com análise de dados e BI atuando diretamente em grandes empresas como Ambev, Vale, Grupo Águia Branca.
Atualmente é Desenvolvedor Principal do Centro de Excelência na Área de BI para a Ambev/AmbevTech para a América do Sul e responsável por estratégias, padronização, treinamento e boas práticas para o uso de Power BI em toda a companhia.
Possui mais de 7 anos de experiência com análise de dados e BI atuando diretamente em grandes empresas como Ambev, Vale, Grupo Águia Branca.
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David Braga
David Braga
David Braga
Manager & Practice Leader LA - Data Services - IBM
Seguindo obstinadamente à inovação Humana
Sou um líder focado em ajudar a transformar o mundo através da inovação e do conhecimento. Ao longo da minha carreira, tenho atuado à frente de grandes projetos de Inteligência Artificial, Cloud e Dados, com uma sólida experiência em gestão de negócios e liderança de pessoas, direcionado para estratégias de analytics e inteligência de dados.
Estou continuamente envolvido em laboratórios técnicos e no desenvolvimento de soluções avançadas, com foco em IA Generativa, Analytics e Automação, utilizando as principais tecnologias do mercado e plataformas Cloud. Minha trajetória inclui a coordenação de times multidisciplinares e parcerias estratégicas, voltados à criação de produtos de dados que impulsionam negócios e indústrias, por meio de arquiteturas de dados, modelos preditivos, ChatBots, Web Crawlers, OCR, Governança de Dados e Automatização.
Acredito que o próximo grande salto da evolução tecnológica será marcado pela implementação de governança integrada a arquiteturas inteligentes, Inteligência Artificial e estratégias de dados robustas, respeitando as leis de segurança e as Resoluções Éticas para IA, em alinhamento com a inovação nos negócios.
Sou um firme defensor de que, no cenário altamente dinâmico em que vivemos, a capacidade de entender grupos, usuários e mercados, aliada à automação e AIOps, será o diferencial competitivo que moldará o futuro.
Manager & Practice Leader LA - Data Services - IBM
Seguindo obstinadamente à inovação Humana
Sou um líder focado em ajudar a transformar o mundo através da inovação e do conhecimento. Ao longo da minha carreira, tenho atuado à frente de grandes projetos de Inteligência Artificial, Cloud e Dados, com uma sólida experiência em gestão de negócios e liderança de pessoas, direcionado para estratégias de analytics e inteligência de dados.
Estou continuamente envolvido em laboratórios técnicos e no desenvolvimento de soluções avançadas, com foco em IA Generativa, Analytics e Automação, utilizando as principais tecnologias do mercado e plataformas Cloud. Minha trajetória inclui a coordenação de times multidisciplinares e parcerias estratégicas, voltados à criação de produtos de dados que impulsionam negócios e indústrias, por meio de arquiteturas de dados, modelos preditivos, ChatBots, Web Crawlers, OCR, Governança de Dados e Automatização.
Acredito que o próximo grande salto da evolução tecnológica será marcado pela implementação de governança integrada a arquiteturas inteligentes, Inteligência Artificial e estratégias de dados robustas, respeitando as leis de segurança e as Resoluções Éticas para IA, em alinhamento com a inovação nos negócios.
Sou um firme defensor de que, no cenário altamente dinâmico em que vivemos, a capacidade de entender grupos, usuários e mercados, aliada à automação e AIOps, será o diferencial competitivo que moldará o futuro.
Manager & Practice Leader LA - Data Services - IBM
Seguindo obstinadamente à inovação Humana
Sou um líder focado em ajudar a transformar o mundo através da inovação e do conhecimento. Ao longo da minha carreira, tenho atuado à frente de grandes projetos de Inteligência Artificial, Cloud e Dados, com uma sólida experiência em gestão de negócios e liderança de pessoas, direcionado para estratégias de analytics e inteligência de dados.
Estou continuamente envolvido em laboratórios técnicos e no desenvolvimento de soluções avançadas, com foco em IA Generativa, Analytics e Automação, utilizando as principais tecnologias do mercado e plataformas Cloud. Minha trajetória inclui a coordenação de times multidisciplinares e parcerias estratégicas, voltados à criação de produtos de dados que impulsionam negócios e indústrias, por meio de arquiteturas de dados, modelos preditivos, ChatBots, Web Crawlers, OCR, Governança de Dados e Automatização.
Acredito que o próximo grande salto da evolução tecnológica será marcado pela implementação de governança integrada a arquiteturas inteligentes, Inteligência Artificial e estratégias de dados robustas, respeitando as leis de segurança e as Resoluções Éticas para IA, em alinhamento com a inovação nos negócios.
Sou um firme defensor de que, no cenário altamente dinâmico em que vivemos, a capacidade de entender grupos, usuários e mercados, aliada à automação e AIOps, será o diferencial competitivo que moldará o futuro.
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Alex Souza
Alex Souza
Alex Souza
Mestre em Inteligência Artificial, com ênfase em Processamento de Linguagem Natural. Atualmente atuo como especialista em Análise de Dados, auxiliando empresas a alcançarem seus objetivos estratégicos com abordagens data-driven. Atuo também como Professor de Graduação e Pós-Graduação, integrando teoria e prática no ambiente empresarial. Tenho direcionado meus estudos para Machine Learning, com experiência em projetos de NLP, destacando um Recomendador Inteligente de Notícias utilizando classificadores como SVM, Decision Tree, Random Forest e KNN, além de representações de documentos como BoW, TF-IDF, Word2Vec e FastText. Além de estudos direcionados em IA Generativa.
Minha rotina inclui Consultas SQL, Modelagem Multidimensional, ETL, Análises Exploratória e Preditiva de Dados, Visualização de Dados e Mentoria de Profissionais. Além disso, palestrante que busca levar a palavra de dados para a comunidade.
Mantenho um Instagram com dicas gerais em Dados (@alexsouzamsc)!
Mestre em Inteligência Artificial, com ênfase em Processamento de Linguagem Natural. Atualmente atuo como especialista em Análise de Dados, auxiliando empresas a alcançarem seus objetivos estratégicos com abordagens data-driven. Atuo também como Professor de Graduação e Pós-Graduação, integrando teoria e prática no ambiente empresarial. Tenho direcionado meus estudos para Machine Learning, com experiência em projetos de NLP, destacando um Recomendador Inteligente de Notícias utilizando classificadores como SVM, Decision Tree, Random Forest e KNN, além de representações de documentos como BoW, TF-IDF, Word2Vec e FastText. Além de estudos direcionados em IA Generativa.
Minha rotina inclui Consultas SQL, Modelagem Multidimensional, ETL, Análises Exploratória e Preditiva de Dados, Visualização de Dados e Mentoria de Profissionais. Além disso, palestrante que busca levar a palavra de dados para a comunidade.
Mantenho um Instagram com dicas gerais em Dados (@alexsouzamsc)!
Mestre em Inteligência Artificial, com ênfase em Processamento de Linguagem Natural. Atualmente atuo como especialista em Análise de Dados, auxiliando empresas a alcançarem seus objetivos estratégicos com abordagens data-driven. Atuo também como Professor de Graduação e Pós-Graduação, integrando teoria e prática no ambiente empresarial. Tenho direcionado meus estudos para Machine Learning, com experiência em projetos de NLP, destacando um Recomendador Inteligente de Notícias utilizando classificadores como SVM, Decision Tree, Random Forest e KNN, além de representações de documentos como BoW, TF-IDF, Word2Vec e FastText. Além de estudos direcionados em IA Generativa.
Minha rotina inclui Consultas SQL, Modelagem Multidimensional, ETL, Análises Exploratória e Preditiva de Dados, Visualização de Dados e Mentoria de Profissionais. Além disso, palestrante que busca levar a palavra de dados para a comunidade.
Mantenho um Instagram com dicas gerais em Dados (@alexsouzamsc)!
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Paulo Tadeu Cardozo Ribeiro Rosa
Paulo Tadeu Cardozo Ribeiro Rosa
Paulo Tadeu Cardozo Ribeiro Rosa
Físico e D.Sc em Engenharia Biomédica, com ênfase em modelagem matemática e estatística.
Atualmente, é cientista de dados na Energisa, desenvolvendo soluções data-driven em diferentes negócios do setor de energia.
Tem especial interesse nas teorias matemáticas que suportam os modelos de machine learning.
Físico e D.Sc em Engenharia Biomédica, com ênfase em modelagem matemática e estatística.
Atualmente, é cientista de dados na Energisa, desenvolvendo soluções data-driven em diferentes negócios do setor de energia.
Tem especial interesse nas teorias matemáticas que suportam os modelos de machine learning.
Físico e D.Sc em Engenharia Biomédica, com ênfase em modelagem matemática e estatística.
Atualmente, é cientista de dados na Energisa, desenvolvendo soluções data-driven em diferentes negócios do setor de energia.
Tem especial interesse nas teorias matemáticas que suportam os modelos de machine learning.
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Para as perguntas mais frequentes sobre o curso, você tem as respostas abaixo:
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Como posso me inscrever?
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Após realização do pagamento, o aluno receberá um email para realização da sua inscrição e envio de documentos.
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A modalidade é online ou presencial?
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A modalidade é EAD, ou seja, 100% online. A infraestrutura será de salas de aula virtuais e plataforma virtual, aulas síncronas que também podem ser assistidas de forma assíncrona pós-gravação até o término da pós-graduação.
A modalidade é EAD, ou seja, 100% online. A infraestrutura será de salas de aula virtuais e plataforma virtual, aulas síncronas que também podem ser assistidas de forma assíncrona pós-gravação até o término da pós-graduação.
A modalidade é EAD, ou seja, 100% online. A infraestrutura será de salas de aula virtuais e plataforma virtual, aulas síncronas que também podem ser assistidas de forma assíncrona pós-gravação até o término da pós-graduação.
Qual o público-alvo? Essa pós-graduação é para mim?
Qual o público-alvo? Essa pós-graduação é para mim?
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O público alvo é profissionais de TI com interesse pela área de dados, pessoas que não tem formação
direta em TI mas tem interesse pela área de dados.
O público alvo é profissionais de TI com interesse pela área de dados, pessoas que não tem formação
direta em TI mas tem interesse pela área de dados.
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Quais são os critérios de seleção dos alunos?
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Análise curricular.
Análise curricular.
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Poderei postar artigos e realizar publicações?
Poderei postar artigos e realizar publicações?
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Em todas as matérias o aluno poderá publicar ao menos um artigo ligado a matéria. Não haverá avaliação sobre os artigos e nem carga horária obrigatória.
Em todas as matérias o aluno poderá publicar ao menos um artigo ligado a matéria. Não haverá avaliação sobre os artigos e nem carga horária obrigatória.
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Vou ganhar certificado?
Vou ganhar certificado?
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Sim! Concluindo o curso com sucesso e apresentanto toda a documentação necessária dentro do prazo te confere um certificado emitido pela Faculdade Sirius.
Sim! Concluindo o curso com sucesso e apresentanto toda a documentação necessária dentro do prazo te confere um certificado emitido pela Faculdade Sirius.
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Quais são os recursos materiais necessários?
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Notebooks dos próprios docentes, pois o ambiente de desenvolvimento das atividades práticas será desenvolvido por cada um e deverá ser aplicado pelos alunos.
Notebooks dos próprios docentes, pois o ambiente de desenvolvimento das atividades práticas será desenvolvido por cada um e deverá ser aplicado pelos alunos.
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Quais são as formas de pagamento?
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Cartão de Crédito, Cartão de Débito, Pix, Boleto. O parcelamento é em até 18x.
Cartão de Crédito, Cartão de Débito, Pix, Boleto. O parcelamento é em até 18x.
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Qual a duração do curso?
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O curso tem a duração de 18 meses.
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Caso haja outras dúvidas...
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GARANTIA INCONTESTÁVEL DE 7 DIAS
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Milhares de pessoas comuns como você estão mudando suas realidades com o poder do digital. Isso significa que você também pode mudar a sua vida para melhor.
Mas caso não goste do que encontrar, devolvo seu dinheiro de volta sem perguntas até 7 dias após a compra.
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Dê o próximo passo na sua carreira.
Inscreva-se no curso de Estatística e Ciência de Dados e comece a transformar seu futuro.
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Copyright © 2024
Todos os direitos reservados.
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