ModalidadeEAD
Carga Horária360 horas
Duração12 meses
Investimentoem até 24x de R$ 476,00
mais opções de pagamento
Valores válidos para 2025
Até 12 parcelas
(por boleto e cartão de crédito)
Acima de 12 parcelas
(apenas por boleto)
A escolha do plano de pagamento é realizada no ato da matrícula e não poderá ser alterada após a assinatura do contrato.
O curso de Especialização em Ciências de Dados e Machine Learning é destinado a profissionais graduados em Computação (Engenharia de Software, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação e áreas afins).
Também é indicado para graduados em Matemática, Engenharia, Estatística ou outros cursos correlatos, desde que possuam sólidos conhecimentos e experiência em programação e matemática.
Ideal para aqueles que desejam obter ou especializar-se em Ciência de Dados e Machine Learning.
A PUC-Campinas, buscando preparar seus alunos para um mundo do trabalho dinâmico, implementou uma Assinatura Pedagógica inovadora em seus cursos de Pós-Graduação. Essa proposta de valor, com foco na inovação educacional, diferencia a PUC-Campinas e potencializa o ensino e a aprendizagem.
A Assinatura Pedagógica prioriza o desenvolvimento de competências e a aplicabilidade prática do conhecimento. A divisão dos módulos por objetivos, com disciplinas interligadas, garante que os estudantes atuem em frentes diversas e elaborem projetos com base nos componentes de cada módulo.
A metodologia de aprendizagem por projetos/problemas e a educação por competências aproximam o conteúdo da realidade do trabalho e da sociedade, impulsionando os alunos a elaborar propostas de impacto positivo em seu cotidiano e futuro profissional. A PUC-Campinas deixa para trás modelos engessados, promovendo uma formação completa e conectada com as necessidades do mercado.
| Módulo – Conceitos e Mineração de Dados | |
|---|---|
| Entrada nesse bloco | Sim |
| Disciplinas | Carga Horária |
| Ciência de Dados, Big Data e Analytics | 30 |
| Aplicações de Machine Learning | 30 |
| Mineração de Dados e Business Intelligence | 30 |
| TOTAL | 90 |
| Módulo – Python e BD para Ciência de Dados | |
|---|---|
| Entrada nesse bloco | Sim |
| Disciplinas | Carga Horária |
| Banco de Dados Não Relacional | 30 |
| Linguagem de Programação Python aplicada a Visualização de Dados | 30 |
| Linguagem de Programação Python aplicada à Análise de Dados | 30 |
| TOTAL | 90 |
| Módulo – Machine Learning e Projeto de Ciência de Dados | |
|---|---|
| Entrada nesse bloco | Sim |
| Disciplinas | Carga Horária |
| Projeto de Ciência de Dados | 30 |
| Linguagem de Programação Python aplicada a Machine Learning | 30 |
| Machine Learning – Aprendizado Supervisionado | 30 |
| TOTAL | 90 |
| Módulo – Machine Learning, Deep Learning e Projeto de Machine Learning | |
|---|---|
| Entrada nesse bloco | Sim |
| Disciplinas | Carga Horária |
| Machine Learning – Aprendizado Não-Supervisionado | 30 |
| Deep Learning | 30 |
| Projeto de Machine Learning | 30 |
| TOTAL | 90 |

Escolher o curso de Ciências de Dados e Machine Learning da PUC-Campinas é investir em uma formação sólida e prática, voltada para o mercado de trabalho.
O curso capacita profissionais para atuarem em projetos de mineração de dados, big data, business intelligence, análise de dados, visualização de dados, aprendizado de máquina (machine learning) e deep learning.
Além disso, o aluno se especializará em técnicas e ferramentas computacionais de análise de dados e aprendizado de máquina por meio de projetos práticos desenvolvidos durante o curso.
- O curso oferecido na modalidade EAD possui aulas assíncronas (gravadas), permitindo que você as assista conforme sua disponibilidade. Além de todas as aulas, atividades, encontros, debates, conferências e eventos, bem como materiais digitais específicos de cada módulo, disponibilizamos recursos adicionais de interação, como bibliotecas virtuais e bases do nosso Sistema de Bibliotecas e Informação (SBI), videoaulas exclusivas, palestras, grupos de discussão, desafios pedagógicos, cases e espaço para networking.
- Os cursos ‘online e ao vivo’ acontecem de forma síncrona, transmitidos através de plataformas virtuais, com dias e horários predefinidos, que variam de curso para curso, e ficam disponíveis na página de cada um dos cursos.
- Nos cursos presenciais as aulas acontecem em data e horário pré-definidos, em ambiente físico da Universidade (Campus I ou II) ou por ela indicado, permitindo contato direto com professores e colegas. Os dias e horários variam de curso para curso, e ficam disponíveis na página de cada um deles.
Algumas condições podem ser alteradas sem aviso prévio.