Redes Complexas • Aprendizado de Máquina
Prof. Dr. Carlos Ferreira
Professor com doutorado em Ciência da Computação pela UFMG e dupla titulação pelo Politecnico di Torino
Ver perfilPós-graduação lato sensu com 360 horas de formação em Ciência de Dados, oferecida pela Universidade Federal de Ouro Preto. Novas turmas com inscrições abertas para o próximo semestre.
Curso de especialização da UFOP com professores doutores, trilha progressiva de aprendizagem e foco em aplicações reais.
A Especialização em Ciência de Dados da Universidade Federal de Ouro Preto foi estruturada para formar profissionais capazes de transformar dados em decisões, modelos preditivos e soluções de alto impacto para organizações públicas e privadas.
Tenha acesso a uma formação completa, com 360 horas de conteúdo que conecta estatística, computação, otimização e tomada de decisão.
Uma especialização projetada para capacitar profissionais a enfrentar desafios complexos e apoiar decisões inteligentes em múltiplos setores da economia.
Desenvolva projetos orientados e receba acompanhamento personalizado durante todo o processo de construção da sua monografia.
Corpo docente formado por professores doutores e com ampla experiência na área de Ciência de Dados.
Metodologia focada em conteúdos atualizados e alinhados às demandas do mercado.
Agregue uma formação UFOP na sua trajetória.
Curso 100% a distância com uma metodologia que combina aulas síncronas ao vivo, conteúdo gravado e acompanhamento contínuo. Todo material fica disponível permanentemente para consulta e revisão.
Curso inteiramente a distância. Estude de qualquer lugar do Brasil sem necessidade de deslocamento.
Encontros ao vivo com os docentes para discussão, dúvidas e aprofundamento dos conteúdos em tempo real.
Onde quiser e quando quiser.
Especialização lato sensu ofertada 100% pela UFOP com certificação alinhada às diretrizes do MEC.
Conheça a equipe que conduz as aulas, orientações e aplicações da Especialização em Ciência de Dados da UFOP.
Redes Complexas • Aprendizado de Máquina
Professor com doutorado em Ciência da Computação pela UFMG e dupla titulação pelo Politecnico di Torino
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Pesquisa Operacional • Aprendizado de Máquina
Doutor em Engenharia de Produção pela UFMG com estágio na University of Stirling.
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Meta-heurísticas • Sequenciamento em Máquinas
Professor Adjunto com pós-doutorado pela Université Le Havre Normandie.
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Computação Social • Redes Complexas
Professor Associado com doutorado pela UFMG e período no Max Planck Institute.
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Otimização • Inteligência Computacional
Doutora em Ciência da Computação com foco em Otimização e Inteligência Computacional.
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Mineração de Dados • Análise de Mídia Social
Doutora em Ciência da Computação com experiência em PLN e mineração de dados.
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Pesquisa Operacional • Otimização
Doutor em Engenharia Elétrica pela UFMG, pós-doutor pela Université de Tecnologie de Troyes.
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Ciência de Dados • Aprendizado de Máquina
Doutor em Ciência da Computação pela UFMG, especialista em ML e análise de mídias sociais.
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Pesquisa Operacional • Otimização
Especialista em algoritmos exatos e heurísticos, Pesquisa Operacional e Otimização.
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Professor Titular da UFOP e bolsista de produtividade Fapemig/CNPq. Doutor em Engenharia de Produção (UFSCar), possui formação híbrida em Ciência da Computação e Administração Pública.
Ver perfilOs módulos foram organizados para construir uma trajetória formativa coerente, da base conceitual ao projeto aplicado em Ciência de Dados.
Fundamentos de Ciência de Dados, Indústria 4.0, programação em Python e recuperação de informação na Web e redes sociais.
Ver móduloEstatística descritiva, visualização, redução de dimensão e aprendizado não supervisionado.
Ver móduloAprendizado supervisionado, redes neurais, métodos ensemble e processamento de linguagem natural.
Ver móduloTeoria da decisão, otimização combinatória e aprendizado por reforço.
Ver móduloMetodologia científica, normas técnicas e desenvolvimento do projeto aplicado em Ciência de Dados.
Ver módulo
Fazer a especialização em Ciência de Dados pela UFOP foi uma experiência enriquecedora. O curso proporcionou um aprofundamento sólido em otimização e predição de dados, permitindo aplicar conhecimentos diretamente. As aulas eram práticas com exemplos do cotidiano, tornando o aprendizado dinâmico e eficiente. A especialização ampliou minha visão analítica e aprimorou minha capacidade de tomada de decisão baseada em dados.
O curso foi bastante interessante, pois mesmo com pouca experiência em TI, abriu minha visão sobre a importância do processamento de dados no desenvolvimento das organizações. Um grande destaque foi entender a importância da coleta e organização adequada dos dados, permitindo análises mais precisas e percepções valiosas para tomada de decisões estratégicas.
A especialização proporcionou compreensão aprofundada sobre a importância dos dados nas organizações, capacitando-me para utilizá-los em análises e tarefas complexas como predições e otimização. O diferencial foi a abordagem prática com exemplos reais da empresa onde atuo. O incentivo dos professores foi fundamental para minha aceitação em um programa de mestrado.
A especialização proporcionou um aprendizado sólido e aplicável à indústria, aliando teoria e prática de forma excepcional. O curso permitiu desenvolver habilidades analíticas avançadas e aplicá-las diretamente para otimizar processos e aprimorar a tomada de decisão baseada em dados.
Concluí recentemente o curso e percebi o cuidado dos professores e da coordenação com cada detalhe. As disciplinas oferecem base sólida em banco de dados, estatística, inteligência artificial, classificação, regressão e simulação. Os professores, todos doutores, garantem excelência do conteúdo. A formação permitiu aplicar técnicas de aprendizado de máquina em diversos projetos profissionais.
Pessoas com graduação concluída, preferencialmente em tecnologia, engenharia, ciências exatas, administração e economia, bem como graduados em outras áreas que atuem nesses campos ou tenham tido contato com linguagem de programação.
No mínimo 18 meses e no máximo 24 meses, contados a partir da data de matrícula inicial.
Metodologia prática baseada em desenvolvimento de projetos e estudos de caso reais. As aulas acontecem às quartas-feiras à noite e aos sábados pela manhã, em formato síncrono, com todo o conteúdo gravado para revisão posterior e acesso direto aos professores para dúvidas e acompanhamento.
À vista: R$ 8.100,00
Parcelado em cartão de crédito: 12x R$ 700,00 (total R$ 8.400,00)
Parcelado em boleto: 18x R$ 500,00 (total R$ 9.000,00)
A 1ª parcela vence no dia seguinte à matrícula. As demais parcelas vencem todo dia 10 de cada mês.