O SAS, empresa de software para análise de dados, anunciou a abertura de inscrições para mais uma turma do curso de formação de cientista de dados. Sao 30 vagas abertas e as inscrições vão até o dia 8 de fevereiro, pelos e-mails andreia.santos@sas.com e ana.thomaz@sas.com ou pelos telefones (11) 4501-5442 e (11) 4501-5441, no horário comercial. O início das aulas está previsto para o dia 12 de março e o valor para realização é de R$ 25 mil, parcelado em até 14 meses.
O treinamento busca capacitar os alunos a lidar com técnicas avançadas de Analytics, de modo que estejam aptos a lidar com as atuais demandas do mercado por profissionais que entendam o universo do big data e seu real impacto nos negócios.
O SAS recomenda que os candidatos tenham formação superior em Matemática Aplicada ou em áreas relacionadas, como Ciência da Computação e Estatística. Além disso, precisam ter experiência em programação, conhecimento sobre negócios e compreensão da língua inglesa. Profissionais com outras formações e interessados no curso passarão por avaliação prévia de perfil por meio de uma entrevista.
Com duração total de 14 meses, equivalente a 448 horas, o curso foi lançado pelo SAS no Brasil em junho de 2016, contando com a participação de 87 alunos desde o seu início. A quinta turma seguirá o mesmo modelo das anteriores: aulas teóricas presenciais, com possibilidade de acompanhamento remoto, dando a oportunidade para que alunos residentes fora de São Paulo também possam participar, por meio de videoconferência.
Módulos
O curso é desenvolvido em dois módulos e engloba aulas teóricas, trabalhos em equipe, desenvolvimento de estudos de caso e provas de certificação. O primeiro é voltado para a Certificação SAS em Big Data e o segundo tem como foco a Certificação SAS Advanced Analytics Professional. Uma vez aprovado, o aluno obtém a Certificação SAS de Cientista de Dados.
Entre as técnicas que serão apresentadas durantes as aulas, fundamentais para transformar um profissional em um cientista de dados, estão gerenciamento, visualização e limpeza de dados, deep learning e machine learning, entre outras.
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