Tecnologia e Data Science

Data Science: Análise de Dados Espaciais

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Domine como as técnicas de ciência de dados e de análise espacial se conectam a contextos de tomada de decisão.

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Modalidade Live Learning

Live Learning

Carga horária: 39 horas

Calendário do curso

Os processos particulares das ciências de dados podem ser vitais para que profissionais e executivos compreendam como informações sobre a geolocalização de eventos levam a uma compreensão mais ampla a respeito do papel do espaço nos fenômenos, o que pode ser bastante útil também no mundo dos negócios.

No curso, apresentam-se fundamentos teóricos e práticos das técnicas de análise exploratórias de dados espaciais e da autocorrelação espacial, além de experiências práticas na aplicação dessas técnicas na área da saúde, economia, educação, e política. Um dos objetivos é mostrar aos participantes como trabalhos regulares de data science podem ser enriquecidos com o estudo específico de dados espaciais, guiando tomadas de decisão.

O programa é voltado a profissionais de diversos setores privados ou públicos e que buscam técnicas para explorar conjuntos de dados espaciais.

Viva uma experiência transformadora com o Insper!

Por que fazer o curso?

Compreender dados espaciais, suas características e potencialidades;

Obter insights sobre os dados, facilitando assim a construção de modelos analíticos voltados para a tomada de decisão;

Lidar com dados georreferenciados e espaciais usando ferramentas especializadas, incluindo a condução de análises exploratórias.

Corpo Docente

A maioria dos nossos professores é de mestres e doutores oriundos de renomadas escolas nacionais e internacionais e/ou executivos com extensa experiência profissional e prática.

André Filipe de Moraes Batista

Doutor em Engenharia da Computação pela Universidade de São Paulo (USP). Graduação e mestrado em ciência da computação com ênfase em inteligência artificial. Mais de 10 anos de experiência no mercado de tecnologia da informação e computação de alto desempenho. Atua também como cientista de dados na área da Saúde; realizou pós-doutorado em Data Science aplicado à Saúde na Escola de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, com parcerias internacionais, em destaque com a Universidade de Harvard.

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André Filipe de Moraes Batista

Doutor em Engenharia da Computação pela Universidade de São Paulo (USP). Graduação e mestrado em ciência da computação com ênfase em inteligência artificial. Mais de 10 anos de experiência no mercado de tecnologia da informação e computação de alto desempenho. Atua também como cientista de dados na área da Saúde; realizou pós-doutorado em Data Science aplicado à Saúde na Escola de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, com parcerias internacionais, em destaque com a Universidade de Harvard.

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Michel Fornaciali

Doutor e Mestre em Engenharia da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Bacharel em Ciência da Computação pela UNICAMP. Todas suas pesquisas são relacionadas ao uso de Inteligência Artificial na Saúde. Atua há 12 anos no mercado de Tecnologia da Informação, desenvolvendo e testando sistemas, construindo arquitetura de soluções e desenvolvendo negócios. Atualmente é Cientista de Dados na equipe de Big Data / Analytics do Hospital Israelita Albert Einstein. Também leciona no programa de pós-graduação em Data Science e Decisão do Insper.

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Michel Fornaciali

Doutor e Mestre em Engenharia da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Bacharel em Ciência da Computação pela UNICAMP. Todas suas pesquisas são relacionadas ao uso de Inteligência Artificial na Saúde. Atua há 12 anos no mercado de Tecnologia da Informação, desenvolvendo e testando sistemas, construindo arquitetura de soluções e desenvolvendo negócios. Atualmente é Cientista de Dados na equipe de Big Data / Analytics do Hospital Israelita Albert Einstein. Também leciona no programa de pós-graduação em Data Science e Decisão do Insper.

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