Docentes qualificados

Professores Doutores com experiência internacional e relacionamento com empresas

Universidade de ponta

A USP é a melhor universidade do Brasil segundo os rankings QS World University e Times Higher Education

Certificado da USP

Mais conhecimento para você e mais peso para o seu currículo

Sobre o mba em Ciências de Dados

O MBA em Ciências de Dados oferecido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) é o primeiro da área a ser oferecido a distância por uma universidade pública.

O objetivo do curso é claro: MUDAR A SUA VIDA PROFISSIONAL EM UM ANO. Você inicia o MBA em meados de janeiro e termina em meados de dezembro.

O MBA conta com a maior equipe de cientistas da computação, estatística e matemática aplicada do país e tem a chancela da USP para oferecer uma educação de qualidade e com o melhor aporte docente disponível em ciências de dados.

O MBA oferece aos alunos uma oportunidade única e muito interessante: trazer um PROBLEMA REAL DA EMPRESA onde trabalham para ser solucionado com o apoio dos mentores especialistas durante todo o decorrer do curso.

Assim, além da capacitação e do desenvolvimento teórico e prático na área de ciências de dados, o aluno também pode oferecer uma solução a um problema importante da empresa.

EDUCAÇÃO DE QUALIDADE

Nossos tutores são profissionais extremamente capacitados, focados na aproximação entre a academia e também no mercado de trabalho. E o melhor de tudo: eles já têm experiência com iniciativas que conciliam esses dois mundos. O Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria (MECAI) conta com os mesmos mentores e já capacitou membros de cerca de 50 empresas, que resolveram os problemas reais das empresas durante o andamento do curso.

DEDICAÇÃO: 10 horas semanais

Preencha o formulário e receba as informações por e-mail

o que você vai aprender

Fundamentos

Metodologias
Estado-da-Arte

Teoria e prática

Desenvolvimento
de Projetos

ESTRUTURA DO CURSO

Ao mesmo tempo em que cursam as disciplinas, os alunos também trabalham no desenvolvimento do Projeto Final. A cada dois meses dedicados a duas disciplinas, um período de 15 dias é reservado exclusivamente ao Projeto, que pode ser um problema real da empresa onde o aluno trabalha. No total, o MBA tem uma carga horária de 400 horas.

O conteúdo do curso será ministrado online, através de uma plataforma que será acessada pelos alunos. Ao término do curso, serão realizados dois encontros presenciais.

Em um dos encontros, será realizada a prova final presencial do curso. O aluno poderá optar por fazer a prova presencial na cidade de São Paulo-SP ou em São Carlos-SP. Será verificada a possibilidade de aplicação da prova presencial nas cidades de Salvador, Brasília e Porto Alegre, a depender do número de alunos que tiverem interesse em realizar as provas nestes locais e a critério da coordenação do curso.

No outro encontro presencial, será realizada a defesa da monografia. A defesa da monografia será realizada exclusivamente no campus da USP, na cidade de São Carlos-SP.

A partir do dia 16/9/2019, preencher o formulário e pagar a taxa de inscrição (o boleto será enviado por e-mail).

Documentação: Anexar currículo resumido, cópia dos documentos RG e CPF e/ou CNH. Alunos estrangeiros devem enviar RNE ou a cópia do passaporte.

Anexar também comprovante de que está trabalhando ou que trabalhou nos dois anos imediatamente anteriores, diploma de graduação e histórico escolar (caso o candidato não possua ainda o diploma, este poderá ser substituído por uma declaração de previsão de conclusão de curso).

Período de inscrições: 0h do dia 16/9/2019 até 23h59 do dia 31/10/2019 ou até o limite de 600 inscrições pagas.

Tipos de Inscrição:

1) Inscrição individual.
 
2) Inscrição por empresa: Esta opção deverá ser selecionada no formulário de inscrição se a sua empresa tiver interesse em custear total ou parcialmente o valor do curso para dois ou mais funcionários. Caso tenha interesse, é necessário que a empresa entre em contato através do e-mail: contato.mba.cd@icmc.usp.br, indicando, no campo assunto, “Inscrição por empresa MBA Ciências de Dados”. Neste caso, a empresa deverá assinar um contrato para que seus funcionários possam obter desconto. Obs: A inscrição por empresa não exime o candidato do pagamento da taxa de inscrição.

A Seleção será realizada por meio de análise de CV, histórico escolar e área de atuação.

Público-alvo: profissionais envolvidos na resolução de problemas relativos à ciências de dados, com formação superior em ciência da computação, economia, engenharia, estatística, sistemas de informação e áreas correlatas. 

Número de vagas do curso: 167.

No formulário de inscrição, haverá um campo para que os interessados informem interesse em pleitear a isenção da taxa de matrícula e mensalidades do curso.

Os bolsistas serão selecionados de acordo com a análise dos documentos enviados no ato da inscrição. Para a atribuição de bolsas, prioridade será dada da seguinte forma: Docentes USP, Funcionários USP e Comunidade. Havendo mais solicitações de bolsas do que vagas disponíveis, uma seleção será realizada consistindo de análise de CV, histórico escolar e a área de atuação.

Obs: Todos os inscritos deverão pagar a taxa de inscrição. Caso o aluno seja contemplado com bolsa de estudos, o valor da taxa de inscrição será devolvido.

OBJETIVOS: Apresentar os aspectos fundamentais e principais de Ciências de Dados, descrevendo os conhecimentos necessários para atuar nesta área, e explicando quais fatores são importantes para o sucesso na ciência de dados. Discutir as limitações das Ciências de Dados e estratégias para enfrentá-los. Apresentar as principais etapas do processo de tomada de decisão e discutir os objetivos de cada etapa, a problemática envolvida, e as ferramentas tipicamente empregadas na solução dos problemas. Apresentar noções básicas de como ferramentas estatísticas, álgebra linear e otimização são empregadas no contexto de ciência de dados para resolver problemas específicos. Mostrar como implementar os conceitos apresentados em Python. Mostrar a importância da proteção de dados na área de Ciências de Dados e descrever os abusos no uso de técnicas de Ciências de Dados.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer conhecimento básico em programação para ciência de dados. Apresentar linguagens de fácil aprendizado e plataformas de controle e hospedagem de código-fonte. Mostrar com trabalhar em python, seus pacotes, e jupyter notebooks. Introduzir NumPy e Matplotlib.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Iniciar o desenvolvimento das habilidades necessárias ao desenvolvimento do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC). Incentivar o aluno a iniciar o desenvolvimento do seu TCC com base em aprendizado baseado em problema (PBL).

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer conhecimento em técnicas avançadas de captura de dados, bem como o desenvolvimento de técnicas avançadas de programação com a utilização da plataforma computacional Python.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer conhecimento em descrição e sumarização de dados, probabilidade, inferência estatística, inferência Bayesiana e modelos de regressão, necessários para o desenvolvimento de procedimentos em ciências de dados.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Dar continuidade no desenvolvimento das habilidades necessárias ao desenvolvimento do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC). Incentivar o aluno a no desenvolvimento do seu TCC com base em aprendizado baseado em problema (PBL).

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer aos alunos os conceitos fundamentais, ferramentas e técnicas de aprendizado de máquina. Inclui informações básicas em ferramentas matemáticas e computacionais que suportam técnicas de aprendizado de máquina. Ilustrar os tópicos abordados com exemplos práticos e cenários realistas.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer os conceitos fundamentais, ferramentas e técnicas de aprendizado dinâmico e séries temporais. Inclui informações básicas em ferramentas matemáticas e computacionais que suportam técnicas de aprendizado dinâmico. Exemplos práticos para capacitar os alunos nos tópicos abordados, tornando-os capazes de aplicar os conhecimentos adquiridos em problemas práticos de análise de dados e cenários realistas.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Dar continuidade no desenvolvimento das habilidades necessárias ao desenvolvimento do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC). Incentivar o aluno a no desenvolvimento do seu TCC.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Oferecer a base conceitual necessária pra aplicações de deep learning. Inicialmente, redes neurais tradicionais são apresentadas e posteriormente foco é dado no aprendizado de máquina com arquiteturas profundas e suas aplicações com Python, scikit-learn e TensorFlow.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer aos alunos uma visão ampla sobre os objetivos, conceitos, fundamentos e ferramentas voltados à análise de dados em larga escala.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Dar continuidade no desenvolvimento das habilidades necessárias ao desenvolvimento do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC). Incentivar o aluno a no desenvolvimento do seu TCC.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!

DISCIPLINAS

PROJETO FINAL

OBJETIVOS: Apresentar os aspectos fundamentais e principais de Ciências de Dados, descrevendo os conhecimentos necessários para atuar nesta área, e explicando quais fatores são importantes para o sucesso na ciência de dados. Discutir as limitações das Ciências de Dados e estratégias para enfrentá-los. Apresentar as principais etapas do processo de tomada de decisão e discutir os objetivos de cada etapa, a problemática envolvida, e as ferramentas tipicamente empregadas na solução dos problemas. Apresentar noções básicas de como ferramentas estatísticas, álgebra linear e otimização são empregadas no contexto de ciência de dados para resolver problemas específicos. Mostrar como implementar os conceitos apresentados em Python. Mostrar a importância da proteção de dados na área de Ciências de Dados e descrever os abusos no uso de técnicas de Ciências de Dados.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer conhecimento básico em programação para ciência de dados. Apresentar linguagens de fácil aprendizado e plataformas de controle e hospedagem de código-fonte. Mostrar com trabalhar em python, seus pacotes, e jupyter notebooks. Introduzir NumPy e Matplotlib.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Iniciar o desenvolvimento das habilidades necessárias ao desenvolvimento do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC). Incentivar o aluno a iniciar o desenvolvimento do seu TCC com base em aprendizado baseado em problema (PBL).

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer conhecimento em técnicas avançadas de captura de dados, bem como o desenvolvimento de técnicas avançadas de programação com a utilização da plataforma computacional Python.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer conhecimento em descrição e sumarização de dados, probabilidade, inferência estatística, inferência Bayesiana e modelos de regressão, necessários para o desenvolvimento de procedimentos em ciências de dados.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Dar continuidade no desenvolvimento das habilidades necessárias ao desenvolvimento do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC). Incentivar o aluno a no desenvolvimento do seu TCC com base em aprendizado baseado em problema (PBL).

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer aos alunos os conceitos fundamentais, ferramentas e técnicas de aprendizado de máquina. Inclui informações básicas em ferramentas matemáticas e computacionais que suportam técnicas de aprendizado de máquina. Ilustrar os tópicos abordados com exemplos práticos e cenários realistas.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer os conceitos fundamentais, ferramentas e técnicas de aprendizado dinâmico e séries temporais. Inclui informações básicas em ferramentas matemáticas e computacionais que suportam técnicas de aprendizado dinâmico. Exemplos práticos para capacitar os alunos nos tópicos abordados, tornando-os capazes de aplicar os conhecimentos adquiridos em problemas práticos de análise de dados e cenários realistas.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Dar continuidade no desenvolvimento das habilidades necessárias ao desenvolvimento do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC). Incentivar o aluno a no desenvolvimento do seu TCC.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Oferecer a base conceitual necessária pra aplicações de deep learning. Inicialmente, redes neurais tradicionais são apresentadas e posteriormente foco é dado no aprendizado de máquina com arquiteturas profundas e suas aplicações com Python, scikit-learn e TensorFlow.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Fornecer aos alunos uma visão ampla sobre os objetivos, conceitos, fundamentos e ferramentas voltados à análise de dados em larga escala.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!
OBJETIVOS: Dar continuidade no desenvolvimento das habilidades necessárias ao desenvolvimento do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC). Incentivar o aluno a no desenvolvimento do seu TCC.

CONFIRA A EMENTA COMPLETA!

professores

MAIS PROFESSORES

Adriano Kamimura Suzuki
Alexandre Delbem
Antonio Castelo Filho
Carlos A. R. Diniz
Gleici da Silva Castro Perdoná
Jó Ueyama
Jorge Luis Bazán Guzmán
José Alberto Cuminato
José Fernando Rodrigues Junior
Julio Cezar Estrella
Julio Stern
Kalinka Castelo Branco
Marcelo Lauretto
Mariana Cúri
Marinho Gomes de Andrade Filho
Maristela Oliveira dos Santos
Nikolai Kolev
Osvaldo Anacleto
Rafael Stern
Solange Oliveira Rezende
Vicente Cancho

Números importantes

Confira alguns dados para o MBA em Ciências de Dados

120+

PROJETOS EMPRESARIAIS DESENVOLVIDOS PELO CEMEAI

50+

EMPRESAS ATENDIDAS PELOS CURSOS DE PÓS-GRADUAÇÃO DO CEMEAI

200+

EMPRESAS ATENDIDAS PELOS TUTORES DOS CURSOS

FALE CONOSCO

Tem alguma dúvida, sugestão ou comentário?
Envie-nos uma mensagem!

Avenida Trabalhador São-Carlense, 200
São Carlos/SP

+55 16 3373-8159

contatocemeai@icmc.usp.br