Capacitar profissionais interessados
em Ciência de Dados ou atuantes na área na construção de sistemas baseados em Machine Learning seguindo as melhores
práticas da Engenharia de Software.
Público-Alvo
Profissionais das
diversas áreas de conhecimento que gostariam de aprender a desenvolver
aplicações de ciência de dados seguindo boas práticas de engenharia de
software. Desenvolvedores de software que queiram expandir seu conhecimento
para ciência de dados. Cientistas de dados que queiram profissionalizar suas
práticas de desenvolvimento de software. Profissionais envolvidos em
iniciativas de transformação digital das suas empresas.
Pré-Requisito
Lógica de programação.
Metodologia
Aulas ao vivo transmitidas pela plataforma Zoom, com atividades e exercícios práticos para consolidar o aprendizado. As aulas serão gravadas e disponibilizadas na plataforma Moodle da PUC-Rio.
36h (27h de aulas síncronas + 9h de
atividades assíncronas).
- Alunos, ex-alunos (concluintes), funcionários e professores da PUC-Rio, desconto de 10% no pagamento à vista ou 5% no pagamento parcelado nas matriculas realizadas através da central de relacionamento 0800 970 9556, (21) 97658-6094 (WhatsApp) ou presencialmente, em nossa unidade Gávea. Desconto não cumulativo.
- Cursos de parcela única ou cursos oferecidos pelo Departamento de Medicina e Instituto de Odontologia não contemplam nenhum tipo de desconto.
- Bolsas de Estudos:& ...
- Alunos, ex-alunos (concluintes), funcionários e professores da PUC-Rio, desconto de 10% no pagamento à vista ou 5% no pagamento parcelado nas matriculas realizadas através da central de relacionamento 0800 970 9556, (21) 97658-6094 (WhatsApp) ou presencialmente, em nossa unidade Gávea. Desconto não cumulativo.
- Cursos de parcela única ou cursos oferecidos pelo Departamento de Medicina e Instituto de Odontologia não contemplam nenhum tipo de desconto.
- Bolsas de Estudos: devido à natureza autofinanciada dos cursos oferecidos pela CCEC, não há viabilidade financeira para a concessão de bolsas de estudo.
- Vagas limitadas.
- A realização do curso está sujeita à quantidade mínima de matrículas.
Matrícula
O aluno cujo curso for custeado por uma empresa deverá, depois de efetuar a matrícula, preencher a carta de compromisso da empresa ou a carta de empenho e enviá-la através do “Aluno on line”, no prazo de 24 horas.
Posteriormente, enviaremos, à empresa, a nota fiscal com boleto bancário.
Para empresa que optar em pagamento parcelado, o vencimento da primeira parcela será imediato, em no máximo 15 dias após o início do curso. A segunda parcela o vencimento será para 30 dias após o início do curso e as demais parcelas, caso existam, os vencimentos serão subsequentes.
O aluno receberá um e-mail automático de confirmação de matrícula, contendo as instruções para uso do “Aluno on line”.
![Marcos Kalinowski](javascript:preencher_modal('<img src="\\imagens\\pessoa\\0049\\00495719.jpg" class="img-docente"/><br>', 'Marcos Kalinowski', '<p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><font face="Times New Roman, serif"><span style="font-size: 16px;">Professor do Quadro Principal e Coordenador de Pós-Graduação do <u><a href="http://www.inf.puc-rio.br" target="_blank">Departamento de Informática da PUC-Rio</a></u>, onde atua na área de Engenharia de Software. Doutor e mestre em Engenharia de Software pela COPPE/UFRJ e graduado em Ciência da Computação pela UFRJ. Bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq. Orienta pesquisas de mestrado e doutorado na linha de pesquisa Engenharia de Software, principalmente relacionadas a Arquitetura de Software, Engenharia de Requisitos, Engenharia de Software Experimental, Qualidade de Software e Transformação Digital. Atua como coordenador na iniciativa de transformação digital <a href="http://exacta.inf.puc-rio.br" target="_blank"><u>ExACTa PUC-Rio</u></a>. Atuou mais de 10 anos na indústria de software, desempenhando as funções de desenvolvedor, gerente, consultor e diretor. Forneceu treinamentos e consultorias em Engenharia de Software para diversas empresas de dentro e de fora do país. É avaliador líder do programa nacional MPS.Br e conduziu avaliações oficiais de processos em dezenas de empresas de software Brasileiras. Tem publicado regularmente nos principais periódicos e conferências da área. É membro da ISERN (International Software Engineering Research Network), principal comunidade internacional de pesquisa em Engenharia de Software Experimental. É integrante do IREB (International Requirements Engineering Board) Research Group. Está ativo em colaborações internacionais de pesquisa, com destaque para as colaborações com o Blekinge Institute of Technology (Suécia), com a Vienna University of Technology (Austria), com a Technische Universtät München (Alemanha) e com a University of Stuttgart (Alemanha). </span></font></p><p class="MsoNormal" style="text-align:justify"><font face="Times New Roman, serif"><span style="font-size: 16px;">Mais informações (incluindo cópias gratuitas do autor de todas as publicações científicas) podem ser encontradas em <u><a href="http://www.inf.puc-rio.br/~kalinowski" target="_blank">http://www.inf.puc-rio.br/~kalinowski</a></u> </span></font></p>', '');){kind=link}
![Tatiana Escovedo](javascript:preencher_modal('<img src="\\imagens\\pessoa\\0009\\00092954.jpg" class="img-docente"/><br>', 'Tatiana Escovedo', '<p>Professora e coordenadora de cursos de pós-graduação lato sensu do Departamento de Informática da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) desde 2009. É doutora em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio na área de Métodos de Apoio a Decisão (2015), mestre em Informática pela PUC-Rio (2007) na área de Engenharia de Software e bacharel em Informática pela PUC-Rio (2005). Profissional de múltiplos interesses com experiência em tecnologia, óleo e gás, análise de riscos, gestão e ensino. Desenvolveu extensas habilidades de liderança, comunicação e trabalho com equipes multidisciplinares. É autora de livros e artigos científicos na área de Ciência de Dados, Engenharia de Software e Educação Colaborativa. Seus interesses incluem (mas não estão limitados a) Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Machine Learning, Analytics, Inteligência de Negócios, Transformação Digital, Agile, Liderança, Negócios, Engenharia de Software, Colaboração, Ensino e Pesquisa. Desde 2006 atua como Analista de Sistemas na Petrobras, atualmente como Gerente Geral de Transformação Digital.<br></p>', '');){kind=link}