# Data Science aplicada a Gestão e TI

> Data Science aplicada a Gestão e TI é um curso de pós-graduação, na área de Tecnologia e Informática, na modalidade online (EaD) com 360 horas e duração de 4 a 6 meses. Certificação: Faculdade Vincit.

Página oficial: https://www.ufem.com.br/cursos/pos-graduacao-data-science-aplicada-gestao-ti
Atualizado em: 2026-09-28

## Dados do curso

- Nível: Pós-graduação
- Modalidade: Online (EaD)
- Área: Tecnologia e Informática
- Carga horária: 360 horas
- Duração: 4 a 6 meses
- Instituição certificadora: Faculdade Vincit
- Registro no e-MEC: https://emec.mec.gov.br/emec/consulta-cadastro/detalhamento/d96957f455f6405d14c6542552b0f6eb/MjQ1NTM=/93916316abe23148507bd4c260e4b878/MTgyNjM1

## Perguntas e respostas

### Quanto tempo dura o curso Data Science aplicada a Gestão e TI?

O curso Data Science aplicada a Gestão e TI tem duração de 4 a 6 meses, com carga horária total de 360 horas.

### O curso Data Science aplicada a Gestão e TI é online?

Sim. O curso Data Science aplicada a Gestão e TI é 100% online (EaD).

### O curso Data Science aplicada a Gestão e TI é reconhecido pelo MEC?

Sim. O curso é oferecido por instituição credenciada (Faculdade Vincit) e o registro pode ser consultado no e-MEC: https://emec.mec.gov.br/emec/consulta-cadastro/detalhamento/d96957f455f6405d14c6542552b0f6eb/MjQ1NTM=/93916316abe23148507bd4c260e4b878/MTgyNjM1

### Qual certificado recebo ao concluir Data Science aplicada a Gestão e TI?

Certificado de pós-graduação. Emitido por Faculdade Vincit.

### Quais disciplinas o curso Data Science aplicada a Gestão e TI tem?

11 disciplinas, entre elas: Business Intelligence, Computação para Ciência de Dados, Gestão Estratégica de Negócios e o Mercado de BI, Data Warehouse e Big Data, Ferramentas para Data Science, Business Intelligence e Big Data.

## Grade curricular

### Disciplinas

- Business Intelligence
- Computação para Ciência de Dados
- Gestão Estratégica de Negócios e o Mercado de BI
- Data Warehouse e Big Data
- Ferramentas para Data Science
- Business Intelligence e Big Data
- Inteligência Artificial
- Business Analytics e Ferramentas Estratégicas
- Estatística Aplicada à Ciência de Dados
- Introdução à Data Science
- Aprendizagem de Máquina (Machine Learning)