Grade Curricular
A estrutura curricular do curso de Ciência de Dados para Negócios foi pautada na multidisciplinaridade, de modo a englobar exigências do atual e futuro mercado de trabalho.
A estruturação de disciplinas e conteúdos estão abarcando diretrizes gerais da área de ciência de dados (Veaux et al., 2017), tendo em vista as principais competências esperadas por um cientista de dados: fundamentos matemáticos, computacionais e estatísticos, construção e avaliação de modelos, desenvolvimento de algoritmos, curadoria de dados (preparação e gestão) e disseminação do conhecimento.
Além do núcleo básico de ciência de dados, esta proposta avança na construção de modelos teóricos e empíricos nas áreas de economia, administração e finanças de modo a prover para o discente uma maior capacidade de identificar problemas e buscar soluções compatíveis para otimização dos resultados privados e sociais. A seguir disponibilizamos o fluxograma da nossa estrutura curricular, incluindo a lista de disciplinas/componentes do curso com os respectivos códigos para subsidiar o processo de matrícula.
LISTA DE DISCIPLINAS COM CÓDIGOS (PARA MATRÍCULAS)