Corpo Docente 100% USP

Professores Doutores com experiência internacional e relacionamento com empresas

Universidade de ponta

14% dos doutores em computação do Brasil e mais de 50% dos formados em São Paulo vêm do ICMC/USP​

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) e pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP) foi o primeiro da área a ser oferecido a distância por uma universidade pública e chega agora a sua quarta turma.

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.

Parceiros

logo-cepid-cemeai
fafq-logo

DIFERENCIAIS

Projeto trabalhado
durante todo o curso
com os orientadores

Suporte constante de tutores e monitores
com no máximo 30 alunos por tutor ou monitor

Flexibilidade de horário para assistir às aulas e estudar o material

Curso baseado na linguagem Python

POR QUE PARTICIPAR?

  • Aprenda com renomados professores da USP

  • Aulas assíncronas (gravadas)

  • Currículo projetado para desenvolver habilidades valorizadas pela indústria
  • Orientação e suporte personalizados

  • Mentoria e orientação ao vivo de tutores 4 dias por semana

  • Sessões colaborativas, porém personalizadas, em pequenos grupos

  • Orientação individual de um Prof. Dr. desde o inicio do curso para realização do TCC
  • Treinamento prático

  • Trabalhe em projetos relevantes para a indústria e em estudos de caso

  • Avaliações de atividades

  • Discussões em fóruns

DEPOIMENTOS

EDUCAÇÃO DE QUALIDADE

Nossa equipe de apoio é composta por profissionais extremamente capacitados, focados na aproximação entre a academia e o mercado de trabalho. E o melhor de tudo: eles já têm experiência com iniciativas que conciliam esses dois mundos. Nas duas primeiras turmas do MBA, nosso curso capacitou profissionais de mais de 300 instituições, de 22 estados brasileiros e 8 outros países, que trabalharam nos problemas reais de suas empresas durante o andamento do curso.

DEDICAÇÃO: 10 horas semanais

    Preencha os campos abaixo. Você será redirecionado(a) para os detalhes do investimento no MBA em Ciências de Dados.

    Aceito receber mais informações sobre este e outros cursos do CeMEAI por e-mail

    o que você vai aprender

    Fundamentos

    Metodologias
    Estado-da-Arte

    Teoria e prática

    Desenvolvimento
    de Projetos em
    Ciências de Dados

    como funciona o mba

    como funciona o mba

    O conteúdo do curso será ministrado online, através de uma plataforma que será acessada pelos alunos. No total, o MBA tem uma carga horária de 440 horas obrigatórias e 20 optativas.

    Cada disciplina da trilha de formação tem a duração de 9 semanas. No sábado, o aluno tem acesso a todo o material da semana, como vídeos, slides, material complementar, exercícios e a avaliação semanal. De segunda a quinta, das 20:00 às 21:30, são realizados os plantões de dúvidas com o nosso time de apoio. As dúvidas também podem ser tiradas durante todo o período nos fóruns semanais das disciplinas. Eventualmente, aos sábados, serão realizadas tutorias extras com temas avançados definidos por nosso time de apoio.

    Ao mesmo tempo em que cursam as disciplinas, os alunos também trabalham no desenvolvimento de um Projeto Final – o Trabalho de Conclusão de Curso. Depois de dois meses dedicados a duas disciplinas, um período de 15 dias é reservado ao trabalho de conclusão de curso na disciplina de Metodologia de Projeto, que pode ser um problema real da empresa onde o aluno trabalha. Nesse período também é cursada a disciplina de Gestão de Projetos em Ciências de Dados.

    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.

    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.

    TRILHA DE FORMAÇÃO

    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: 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: 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: 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!

    TRILHA DE DESENVOLVIMENTO

    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 ao aluno conhecimento básico de gestão de projeto de ciência de dados, mediante os diversos riscos e desafios inerentes da área, envolvendo as constantes mudanças tecnológicas, e a complexidade dos problemas e projetos. Discutir as tendências atuais gestão de projeto de ciência de dados, incluindo modelos de gerenciamento ágil de projetos e métodos híbridos.

    CONFIRA A EMENTA COMPLETA!

    EXTRAS

    OBJETIVOS: Oferecer conceitos e revisões básicos para alunos que estão tendo contato com estatística pela primeira vez durante o MBA ou revisar conceitos vistos anteriormente.

    OBJETIVOS: Propiciar ao aluno o contato direto com ideias e tópicos avançados em Ciências de Dados.

    CONFIRA A EMENTA COMPLETA!

    TRILHA DE FORMAÇÃO

    TRILHA DE DESENVOLVIMENTO

    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: 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: 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: 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: 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 ao aluno conhecimento básico de gestão de projeto de ciência de dados, mediante os diversos riscos e desafios inerentes da área, envolvendo as constantes mudanças tecnológicas, e a complexidade dos problemas e projetos. Discutir as tendências atuais gestão de projeto de ciência de dados, incluindo modelos de gerenciamento ágil de projetos e métodos híbridos.

    CONFIRA A EMENTA COMPLETA!

    EXTRAS

    OBJETIVOS: Oferecer conceitos e revisões básicos para alunos que estão tendo contato com estatística pela primeira vez durante o MBA ou revisar conceitos vistos anteriormente.

    OBJETIVOS: Propiciar ao aluno o contato direto com ideias e tópicos avançados em Ciências de Dados.

    CONFIRA A EMENTA COMPLETA!

    professores

    OUTROS ORIENTADORES*

    *esta lista pode sofrer alterações até o início do curso

    Adriano Kamimura Suzuki
    Afonso Paiva Neto
    Alexandre Delbem
    Alneu de Andrade Lopes
    Antonio Castelo Filho
    Carlos A. R. Diniz
    Claudio Fabiano Motta Toledo
    Daniel Varela Magalhães
    Diego Furtado Silva
    Diego Raphael Amancio
    Fabrício Simeoni de Sousa
    Gleici da Silva Castro Perdoná
    Gustavo Carlos Buscaglia
    Jó Ueyama
    João Paulo Papa
    Jorge Luis Bazán Guzmán
    José Alberto Cuminato
    José Augusto Fiorucci
    José Fernando Rodrigues Junior
    Julio Cezar Estrella
    Kalinka Castelo Branco
    Kamila Rios da Hora Rodrigues
    Krerley Irraciel Martins Oliveira
    Leandro Franco de Souza
    Marcelo de Souza Lauretto
    Marcelo Garcia Manzato
    Maristela Oliveira dos Santos
    Nikolai Kolev
    Paulo Henrique Ferreira da Silva
    Pedro Luiz Ramos
    Rafael Bassi Stern
    Rafael Izbicki
    Ricardo Sandes Ehlers
    Roberto Federico Ausas
    Rodolfo Ipolito Meneguette
    Rodrigo Colnago Contreras
    Ronaldo Dias
    Solange Oliveira Rezende
    Tiago Pereira da Silva
    Vera Lucia Damasceno Tomazella
    Vicente Garibay Cancho
    Wallace Correa de Oliveira Casaca

    Números importantes

    130+

    PROJETOS EMPRESARIAIS DESENVOLVIDOS PELO CEMEAI

    300+

    EMPRESAS ATENDIDAS PELOS CURSOS DE PÓS-GRADUAÇÃO DO ICMC COM PARCERIA DO CEMEAI

    250+

    EMPRESAS ATENDIDAS PELOS ORIENTADORES DO CURSO

    Perguntas frequentes

    Profissionais que desejam transformar dados em conhecimento útil para ser utilizado em tomada de decisão;

    Profissionais em início de carreira e gerentes seniores, incluindo gerentes técnicos, analistas de inteligência de negócios, profissionais de TI, consultores de gerenciamento e gerentes de negócios;

    Profissionais com formação em matemática, estatística, administração, ciência da computação, economia, engenharia, sistemas de informação e áreas correlatas;

    Profissionais em transição de carreira que estejam buscando oportunidades em Ciências de Dados.

    Todos os detalhes estão disponíveis na seção edital.

    Todas as aulas do curso são oferecidas online de forma assíncrona, com encontros pontuais síncronos. O curso prevê apenas dois encontros presenciais: um para a avaliação final e outro para a apresentação do projeto de conclusão de curso.

    O curso é oferecido anualmente. A previsão é de que as inscrições para a turma 2024 sejam abertas ao final de 2023.

    Preencha os dados na seção investimento e você terá acesso aos detalhes dos valores.

    As aulas se iniciam no mês de janeiro. O cronograma previsto para o curso está disponível na seção edital.

    Os candidatos aprovados serão contatados pela comissão do curso, que enviará o calendário atualizado e detalhado das atividades.

    Nas chamadas normais, sim. Nas chamadas de vagas remanescentes, não. Os detalhes do processo seletivo e da oferta de bolsas estão disponíveis na seção edital.

    O material de cada aula é disponibilizado aos alunos na plataforma de ensino aos sábados. Os alunos podem assistir às aulas e realizar as atividades durante a semana no momento que julgarem mais conveniente.

    O certificado de conclusão de curso é emitido pela USP, como o modelo abaixo:

    Os detalhes do calendário estão disponíveis na seção edital.

    O curso é baseado na linguagem de programação Python.

    Segundo as regras da declaração completa do Imposto de Renda da Pessoa Física de 2023, é possível deduzir até R$3561,50 por ano em educação. O MBA em Ciências de Dados do ICMC/USP/CeMEAI se enquadra nesse contexto.

    FALE CONOSCO

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

    Avenida Trabalhador São-Carlense, 400
    São Carlos/SP

    +55 16 3373-8159

    contato.mba.cd@icmc.usp.br