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Pós-Graduação
MBA em Data Science (Ciência de Dados)
R Studio, Data Mining, Estatística, R, Análise de Dados, Data Analytics, Séries Temporais, Markdown, Visualização de Dados, Text Mining, Weka, Gephi
Explore as oportunidades da ciência de dados para resolver desafios, tomando decisões assertivas usando R Studio, R Markdown, Weka e Gephi. Aproveite a demanda por profissionais capazes de transformar dados de redes sociais, mobile, processos corporativos e IoT em resultados para as empresas. O MBA é 100% online e não exige conhecimento prévio de programação.
Matriz Curricular
Network science e visualização de dados com Gephi
- → Instalar o Gephi e carregar uma base de dados para análise
- → Identificar influenciadores, pontos de colapso e nós mais importantes de uma rede
- → Identificar diferentes comunidades em Redes Sociais
- → Criar para diferentes bases de dados análises usando os conceitos de Redes Complexas
Complementares:
- → Acessar dados de APIs de dados públicos e estruturar como análise de redes
- → Analisar diferentes informações organizacionais voltadas para o meio empresarial
- → Acessar informações provenientes de redes sociais como Twitter, Facebook e Instagram
- → Fazer análises baseadas em dados georreferenciados
- → Usar os conceitos de Redes para além de dados sociais
- → Apontar as implicações da Lei Geral de Proteção aos Dados na coleta e análise
- → Coletar, organizar e gerenciar as informações para Inteligência de Negócio
Processamento e mineração de texto
- → Criar uma base de dados baseado em técnicas de Web Crawler e Web Scrapping utilizando ParseHub
- → Realizar mineração de texto de maneira automática usando scripts e serviços
- → Criar visualizações para ilustrar a mineração de texto
- → Demostrar o relacionamento entre palavras e entidades
Complementares:
- → Aplicar modelos de inteligencia artificial em bases textuais, especialmente na descoberta de tópicos
- → Estruturar dados contidos em documentos para descoberta de informações
- → Utilizar APIs de algoritmos em nuvem como Google NLP e TextRazor
- → Realizar a limpeza de uma base textual para entender a mensagem relevante
- → Utilizar de scripts em R com foco em mineração de texto
Estatística para Cientistas de Dados
- → Explorar dados com a plataforma R Studio Cloud Instalar pacotes em R para análise de dados
- → Calcular medidas estatísticas básicas usando R
- → Criar um histograma em diferentes bases de dados
- → Criar gráficos usando a ferramenta ggplot
Complementares:
- → Utilizar os pacotes de R voltados para análise de dados: tidyverse
- → Preparar dados através de funções de transformação
- → Realizar análises georreferenciadas de dados
- → Criar gráficos usando facets e objetos geométricos
- → Criar gráficos usando sistemas com coordenadas geográficas
Análise exploratória de dados
- → Descrever a distribuição de um conjunto de dados através de medidas estatísticas
- → Realizar a inferência estatística em uma base de dados
- → Manipular base de dados com dados faltantes e outliers
- → Criar um dashboard usando R Markdown e Shiny
- → Criar relatórios utilizando a ferramenta RMarkdown
Complementares:
- → Correlacionar variáveis distintas dentro de uma base
- → Realizar análise exploratória utilizando visualização e transformação de dados
- → Desenvolver as etapas de KDD, principalmente preparação de dados
- → Utilizar diferentes bases de dados voltadas para o mercado do próprio aluno
Mineração de dados para séries temporais
- → Utilizar uma base de dados temporal armazenada em formato CSV ou SQL
- → Identificar a diferença entre processos determinísticos e estocásticos
- → Criar gráficos com séries temporais
- → Calcular a tendência e a sazonalidade de séries temporais para diferentes bases de dados
Complementares:
- → Projetar um serviço de predição baseado em dados temporais
- → Identificar padrões em dados históricos para realizar previsões de tendência
- → Utilizar modelos estatísticos e matemáticos para prever resultados futuros
Modelos preditivos
- → Acessar uma base de dados utilizando SQL
- → Instalar pacotes de tratamento de séries temporais
- → Utilizar a funcionalidade Forecast do pacote de séries temporais
- → Aplicar um modelo preditivo para uma base de dados do mundo real
Complementares:
- → Acessar dados de diferentes APIs e Base de dados estruturadas
- → Criar relatórios baseados em dados temporais para estimar demanda
- → Instalar e utilizar uma plataforma de fluxo de dados
Análise de clusters
- → Aplicar um modelo não-supervisionado para organização de dados usando K-médias em R
- → Utilizar um algoritmo de clusterização hierárquica
- → Criar a segmentação de dados de uma grande base de dados (Big Data)
- → Validar os resultados da segmentação com métricas de qualidade
Complementares:
- → Analisar e interpretar grandes volumes de dados e informações não estruturados
- → Interpretar as diferentes medidas de similaridade entre dados
- → Desenvolver as etapas de KDD, principalmente preparação de dados
- → Aplicar conceitos de qualidade de dados relacionados a ISO 8000
Visualização e relatórios de segmentos
- → Criar apresentações e relatórios com R Markdown
- → Publicar apresentações e relatórios em ambientes públicos
- → Segmentar uma base de clientes de uma loja online
- → Segmentar uma base com dados georreferenciados
Complementares:
- → Criar dashboards usando ferramentas como Tableau e PowerBI
- → Construir uma análise de fatores baseadas em algoritmos como PCA e NMF
- → Utilizar algoritmos voltados para grande volumes de dados como: CLARA
Network science e visualização de dados com Gephi
- → Instalar o Gephi e carregar uma base de dados para análise
- → Identificar influenciadores, pontos de colapso e nós mais importantes de uma rede
- → Identificar diferentes comunidades em Redes Sociais
- → Criar para diferentes bases de dados análises usando os conceitos de Redes Complexas
Complementares:
- → Acessar dados de APIs de dados públicos e estruturar como análise de redes
- → Analisar diferentes informações organizacionais voltadas para o meio empresarial
- → Acessar informações provenientes de redes sociais como Twitter, Facebook e Instagram
- → Fazer análises baseadas em dados georreferenciados
- → Usar os conceitos de Redes para além de dados sociais
- → Apontar as implicações da Lei Geral de Proteção aos Dados na coleta e análise
- → Coletar, organizar e gerenciar as informações para Inteligência de Negócio
Processamento e mineração de texto
- → Criar uma base de dados baseado em técnicas de Web Crawler e Web Scrapping utilizando ParseHub
- → Realizar mineração de texto de maneira automática usando scripts e serviços
- → Criar visualizações para ilustrar a mineração de texto
- → Demostrar o relacionamento entre palavras e entidades
Complementares:
- → Aplicar modelos de inteligencia artificial em bases textuais, especialmente na descoberta de tópicos
- → Estruturar dados contidos em documentos para descoberta de informações
- → Utilizar APIs de algoritmos em nuvem como Google NLP e TextRazor
- → Realizar a limpeza de uma base textual para entender a mensagem relevante
- → Utilizar de scripts em R com foco em mineração de texto
Estatística para Cientistas de Dados
- → Explorar dados com a plataforma R Studio Cloud Instalar pacotes em R para análise de dados
- → Calcular medidas estatísticas básicas usando R
- → Criar um histograma em diferentes bases de dados
- → Criar gráficos usando a ferramenta ggplot
Complementares:
- → Utilizar os pacotes de R voltados para análise de dados: tidyverse
- → Preparar dados através de funções de transformação
- → Realizar análises georreferenciadas de dados
- → Criar gráficos usando facets e objetos geométricos
- → Criar gráficos usando sistemas com coordenadas geográficas
Análise exploratória de dados
- → Descrever a distribuição de um conjunto de dados através de medidas estatísticas
- → Realizar a inferência estatística em uma base de dados
- → Manipular base de dados com dados faltantes e outliers
- → Criar um dashboard usando R Markdown e Shiny
- → Criar relatórios utilizando a ferramenta RMarkdown
Complementares:
- → Correlacionar variáveis distintas dentro de uma base
- → Realizar análise exploratória utilizando visualização e transformação de dados
- → Desenvolver as etapas de KDD, principalmente preparação de dados
- → Utilizar diferentes bases de dados voltadas para o mercado do próprio aluno
Mineração de dados para séries temporais
- → Utilizar uma base de dados temporal armazenada em formato CSV ou SQL
- → Identificar a diferença entre processos determinísticos e estocásticos
- → Criar gráficos com séries temporais
- → Calcular a tendência e a sazonalidade de séries temporais para diferentes bases de dados
Complementares:
- → Projetar um serviço de predição baseado em dados temporais
- → Identificar padrões em dados históricos para realizar previsões de tendência
- → Utilizar modelos estatísticos e matemáticos para prever resultados futuros
Modelos preditivos
- → Acessar uma base de dados utilizando SQL
- → Instalar pacotes de tratamento de séries temporais
- → Utilizar a funcionalidade Forecast do pacote de séries temporais
- → Aplicar um modelo preditivo para uma base de dados do mundo real
Complementares:
- → Acessar dados de diferentes APIs e Base de dados estruturadas
- → Criar relatórios baseados em dados temporais para estimar demanda
- → Instalar e utilizar uma plataforma de fluxo de dados
Análise de clusters
- → Aplicar um modelo não-supervisionado para organização de dados usando K-médias em R
- → Utilizar um algoritmo de clusterização hierárquica
- → Criar a segmentação de dados de uma grande base de dados (Big Data)
- → Validar os resultados da segmentação com métricas de qualidade
Complementares:
- → Analisar e interpretar grandes volumes de dados e informações não estruturados
- → Interpretar as diferentes medidas de similaridade entre dados
- → Desenvolver as etapas de KDD, principalmente preparação de dados
- → Aplicar conceitos de qualidade de dados relacionados a ISO 8000
Visualização e relatórios de segmentos
- → Criar apresentações e relatórios com R Markdown
- → Publicar apresentações e relatórios em ambientes públicos
- → Segmentar uma base de clientes de uma loja online
- → Segmentar uma base com dados georreferenciados
Complementares:
- → Criar dashboards usando ferramentas como Tableau e PowerBI
- → Construir uma análise de fatores baseadas em algoritmos como PCA e NMF
- → Utilizar algoritmos voltados para grande volumes de dados como: CLARA
- Duração: 11 meses
- Início: 26 de abril de 2022
- Dias: terças e quintas, flexível
- Horário: 20 às 21:30h, flexível
- No momento este programa está sendo oferecido apenas na modalidade live (a distância).
Perguntas Frequentes
Como funciona?
São aulas expositivas e práticas com análises de estudos de casos, permitindo ao aluno a vivência de situações reais com professores atuantes no mercado.
Os laboratórios têm infraestrutura de primeira linha, sendo uma workstation por aluno.
Visão Geral
Os professores são profissionais do mercado e focam suas aulas no desenvolvimento de projetos em grupo (ou individuais), buscando, na medida do possível, adequá-los às demandas e perfil de cada aluno para promover experiências e portfólio que alavanquem suas carreiras na direção que buscam.
Público Alvo
Gestores que desejam fortalecer o uso de dados em suas organizações
Profissionais que atuam ou desejam atuar na transformação digital de organizações
Profissionais que buscam tomar decisões mais assertivas a partir do tratamento e análise de dados
Profissionais de quaisquer áreas que analisam dados proveniente de redes sociais, jornais, fontes públicas e de comportamentos do consumidor
Pré-Requisitos
Profissionais com ou sem formação em programação, que concluíram uma graduação em qualquer área e pretendem utilizar dados ou ingressar em uma das carreiras propostas pelo MBA
Como funciona?
São aulas expositivas e práticas com análises de estudos de casos, permitindo ao aluno a vivência de situações reais com professores atuantes no mercado.
Os laboratórios têm infraestrutura de primeira linha, sendo uma workstation por aluno.
Visão geral
Os professores são profissionais do mercado e focam suas aulas no desenvolvimento de projetos em grupo (ou individuais), buscando, na medida do possível, adequá-los às demandas e perfil de cada aluno para promover experiências e portfólio que alavanquem suas carreiras na direção que buscam.
Público alvo
Gestores que desejam fortalecer o uso de dados em suas organizações
Profissionais que atuam ou desejam atuar na transformação digital de organizações
Profissionais que buscam tomar decisões mais assertivas a partir do tratamento e análise de dados
Profissionais de quaisquer áreas que analisam dados proveniente de redes sociais, jornais, fontes públicas e de comportamentos do consumidor
Pré-requisitos
Profissionais com ou sem formação em programação, que concluíram uma graduação em qualquer área e pretendem utilizar dados ou ingressar em uma das carreiras propostas pelo MBA
Como vou aprender?
Você terá uma verdadeira experiência de sala de aula, participando por áudio e vídeo, tirando dúvidas com os professores e construindo seu networking.
São 64 aulas interativas ao vivo e sete dias por semana de aprendizado na comunidade online. Você tem o apoio de professores dedicados, que são experts no assunto, e aprende junto com uma turma de profissionais de todo o Brasil.
Precisa saber programar?
Não, programação não é um pré-requisito para este MBA.
Ensina a programar?
Sim, este MBA ensina os fundamentos da programação necessários ao trabalho em Data Science. O aluno precisa estar disposto a aprender a programar, ainda que esta não seja uma pós-graduação para formar programadores.
Quem deve estudar
Gestores que desejam fortalecer o uso de dados em suas organizações.
Profissionais que buscam tomar decisões mais assertivas a partir do
tratamento e análise de dados.
Profissionais de quaisquer áreas que analisam dados proveniente de redes sociais, jornais, fontes públicas e de comportamentos do consumidor.
Todos que desejam aprender a linguagem R para limpar, analisar e visualizar dados.
Profissionais responsáveis pela transformação digital de organizações.
Forma para quais carreiras?
Existem carreiras associadas à área de Data Science, e o profissional formado no MBA pode tornar-se um Analista ou Arquiteto de Dados, Cientista de Dados ou Analista de Business Intelligence (BI).
No entanto, muitos buscam o MBA para se tornarem melhores profissionais em suas carreiras atuais.
Um profissional capaz de buscar, tratar e analisar dados para tomar decisões assertivas traz melhores resultados para sua organização.
Qual infra preciso ter?
Para assistir às aulas, basta um celular com câmera e boa conexão internet wifi ou 4g, mas será bem mais produtivo se você usar um desktop ou notebook com câmera e um confortável fone de ouvidos, que é a configuração recomendada.
Para fazer os trabalhos e enviar pelo Moodle, você deve usar um computador com configuração mínima Core i3, 4gb de RAM (recomendável 8gb) e internet de boa qualidade.
Ao tornar-se aluno, você terá direito a uma conta no G Suite do Google e acesso a todas as VMs (Virtual Machines) necessárias para seu aprendizado, assim como instruções para baixá-las e utilizá-las.
Coordenador
Fernando Ferreira
Coordena o MBA, que é ministrado por professores do quadro permanente do Instituto Infnet e especialistas convidados para disciplinas específicas.
Prof. Fernando é um dos pioneiros em Data Science no Brasil, professor e coordenador da pós-graduação desde seu início. É doutor em Inteligência Artificial pela Coppe/UFRJ e mestre em Engenharia Elétrica. Atua hoje diretamente no mercado de Data Science, sendo cofundador da Twist Systems
Temas Abordados
- Network Science (análise de redes sociais)
- Agrupamento de dados (clusterização) com K-Médias
- Estatística fundamental para ciência de dados
- Visualização e publicação de resultados com R Markdown
- Modelos preditivos com Weka
- Forecast com séries temporais
- Sazonalidade e tendências
- Acesso a dados públicos
- Segmentação georreferenciada
- Medida TF-IDF
- Data Mining
- Text Mining
- Gephi
- R
Uma escola inteira para você
A Escola de Negócios do Instituto Infnet é uma escola exclusiva para cursos de gestão empresarial. Seus cursos oferecem formação interdisciplinar voltada para a prática no mercado, pela integração de tecnologias e negócios, e incentivam a mentalidade empreendedora em seus alunos.
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Único
Aprendizado 100% Prático
Todas as aulas ministradas em laboratório com uma workstation por aluno, para que coloquem em prática na hora as ferramentas que aprendem.
Presencial, também com aulas transmitidas e gravadas
Aqui, você não perde o conteúdo. As aulas também são transmitidas online e ficam gravadas em nossa plataforma.
Infraestrutura
Nossos campus são projetados com ambientes de estudo equipados e preparados para o aluno ter o máximo de foco, conforto e rendimento.
Imersão ao mercado
Você irá participar de palestras e eventos com empregadores a respeito dos assuntos mais atuais da área, garantindo um real contato com profissionais atuantes.
Criação de porfólio
Desenvolvimento de projetos reais de Data Science como portfólio de suas novas habilidades.
Ferramentas de mercado
Cobertura das principais ferramentas usadas no mercado de trabalho: R Studio, R Markdown, Weka e Gephi.
Decisões de negócios
Voltado para profissionais e gestores que precisam aumentar a assertividade de suas decisões sem precisar dominar programação em profundidade.
Ensina do Início
Não exige conhecimento prévio de programação, permitindo ao aluno estudar os conceitos necessários durante o curso.
Único
Aprendizado 100% Prático
Todas as aulas ministradas em laboratório com uma workstation por aluno, para que coloquem em prática na hora as ferramentas que aprendem.
Infraestrutura
Nossos campus são projetados com ambientes de estudo equipados e preparados para o aluno ter o máximo de foco, conforto e rendimento.
Imersão ao mercado
Você irá participar de palestras e eventos com empregadores a respeito dos assuntos mais atuais da área, garantindo um real contato com profissionais atuantes.
Criação de porfólio
Desenvolvimento de projetos reais de Data Science como portfólio de suas novas habilidades.
Ferramentas de mercado
Cobertura das principais ferramentas usadas no mercado de trabalho: R Studio, R Markdown, Weka e Gephi.
Decisões de negócios
Voltado para profissionais e gestores que precisam aumentar a assertividade de suas decisões sem precisar dominar programação em profundidade.
Ensina do Início
Não exige conhecimento prévio de programação, permitindo ao aluno estudar os conceitos necessários durante o curso.
Certificações
Desenvolvimento de projetos reais de Data Science como portfólio profissional de suas novas habilidades.
Carreiras e Competências
Torna-se apto para atuar como Arquiteto de Dados (Data Architect), Cientista de Dados (Data Scientist), Analista de Dados (Data Analyst) ou Analista de Business Intelligence (BI).
Também é comum que o egresso use as competências obtidas no programa para tornar-se um profissional mais assertivo em sua carreira atual de gestor.
Impulsione sua carreira
Trabalhando num mercado em alta
Neste período de reclusão social, o Marketing Digital reafirmou seu papel crucial para a saúde das empresas. Muitos negócios tiveram que se adaptar à nova realidade para continuarem a funcionar e ter sucesso em seus meios.
Por isso, a demanda de profissionais da área para orientar as vendas e serviços do mundo online vem crescendo muito. Aliadas a recuperação gradual da economia a nível mundial, as oportunidades de atuação do Marketing Digital são diversas e promissoras.
Em alta
A pesquisa "Empregos em Alta no Brasil 2021", realizada pelo Linkedin, classificou ''profissionais do Marketing Digital", "autônomos de conteúdo digital" e "especialistas em E-commerce" como três das 15 profissões mais importantes
Sem fronteiras
Uma das vantagens da área é a possibilidade de atuação remota. Acentuada pela pandemia, o trabalho a distância permite novas opções de emprego tanto em território nacional, quanto internacional
Variedade
As estratégias de comunicação e vendas online requerem diferentes tipos de funções e ações para serem implementadas. Por isso, as profissões do campo Digital são bem variadas, formando um leque grande para o profissional da área atuar
Depoimentos de alunos da escola de negócios
"Dedicada à análise política durante toda a minha trajetória profissional, há alguns anos me deparo com o crescimento exponencial de dados e informações disponíveis na área. Quis avançar em termos de organização, processamento e análise de grande volume de dados e, para tanto, procurei o MBA em Data Science da Infnet, que me foi recomendado por especialistas, embora tenha caráter multidisciplinar.
Com menos de um semestre transcorrido, já sou capaz de aplicar novas ferramentas no meu trabalho diário, contando sempre com a prestatividade, profissionalismo e competência do coordenador e professor Fernando Ferreira. Estou ansiosa por prosseguir nessa jornada. O MBA da Infnet tem se apresentado como uma ótima escolha."
"Já sou graduado em Marketing pelo Instituto Infnet e a qualidade do ensino segue a mesma no MBA: o modo como os professores estão inseridos no mercado e conseguem passar esse conhecimento prático para os alunos é um diferencial da instituição que sempre me agrada.
Toda aula sempre recebemos um misto de conhecimento teórico com exemplos e exercícios atuais praticados no mercado. Já no primeiro bloco do MBA eu conseguia aplicar as competências no dia-a-dia do trabalho.”
A opção pelo Instituto Infnet surgiu por indicação de amigos e aval da empresa. Desde o primeiro dia de curso, pude perceber que a estrutura, a qualidade dos profissionais e a formação oferecida atenderia o meu objetivo. Hoje, aplico todo o conhecimento adquirido no MBA no meu dia a dia."
"Como economista e profissional do mercado financeiro há mais de 10 anos, pude observar a evolução da importância de manipular dados com proficiência para tomar decisões mais ágeis e assertivas. Vislumbrando o potencial que uma formação na área de dados pode trazer à minha carreira, decidi consultar pessoas de confiança e cheguei ao Infnet.
Professores possuem excelente formação acadêmica e experiência profissional, atuando na vanguarda da Ciência de Dados. A cada aula enxergo a aplicabilidade no trabalho das ferramentas que aprendo. E posso afirmar que elas estão fazendo a diferença da minha vida profissional."
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Tire suas dúvidas sobre o ensino do Instituto Infnet
Por que estudar no Infnet?
O Infnet é a melhor faculdade de tecnologia do Rio de Janeiro. Foi fundado em 1994, para o ensino de excelência voltado às necessidades do mercado, e tornou-se referência nesse segmento. A proposta do Instituto é ensinar tecnologia aplicada ao contexto de negócios, isto é, como uma ferramenta para o desenvolvimento das organizações.
Quem são os professores?
São profissionais que trabalham na área em que lecionam, recrutados dentre os melhores profissionais em empresas como Petrobras, White Martins, Stone, Globo, Dataprev, Eletrobras Furnas, Ágora, BNDES, Amil e Accenture. O Instituto Infnet acredita que só quem trabalha no setor é capaz de ministrar aulas conectadas com o mercado. Além disso, em sua maioria, possuem mestrado ou doutorado e as certificações cobertas no programa.
Como vou saber o que aprender na Pós-Graduação?
Só existe uma forma transparente e objetiva de indicar o que o aluno domina ao final de um curso: uma lista de competências.
“Competência” é algo que você sabe realizar ou resolver. Ao final da pós-graduação, você terá um conjunto de novas competências para aplicar em seu trabalho.
O curso pode ser atualizado ao longo do tempo?
Sim, o programa de um curso de pós-graduação é dinâmico e suas disciplinas, competências e estrutura podem ser modificadas pela instituição. Há várias razões para um curso sofrer alterações: mudanças na tecnologia, mudanças no mercado, evolução das certificações, aprendizados da instituição, ajustes no modelo de ensino, demandas do corpo discente, feedback dos docentes e outras.
E se eu não for aprovado em uma matéria?
Você terá que fazê-la novamente (a mesma ou uma disciplina similar, indicada pela instituição).
Por que estudar no Infnet?
O Infnet é a melhor faculdade de tecnologia do Rio de Janeiro. Foi fundado em 1994, para o ensino de excelência voltado às necessidades do mercado, e tornou-se referência nesse segmento. A proposta do Instituto é ensinar tecnologia aplicada ao contexto de negócios, isto é, como uma ferramenta para o desenvolvimento das organizações.
Qual a avaliação do MEC para o ensino a distância no Instituto Infnet?
Nossa qualidade foi reconhecida pelo MEC, que conferiu conceito máximo (5) para a modalidade EAD da instituição e para todas as graduações reconhecidas. Este nível de qualidade só é possível pela metodologia que combina aulas ao vivo diárias e o aprendizado através do desenvolvimento de projetos com desafios reais da profissão. Além disso, a metodologia de avaliação por competências aproxima os alunos do mercado de trabalho.
É uma Pós-Graduação para aprender de verdade?
Sim, com aprofundamento em cada disciplina, como se espera de um curso de especialização. Para nós, pós-graduação não pode ser videoaula gravada para autoestudo.
É uma pós-graduação de verdade, com aulas de verdade.
Quanto tempo eu preciso me dedicar à pós?
Você precisará assistir a todas as aulas, ao vivo ou gravadas, como for melhor para você. Também precisará fazer os projetos e estudar os conteúdos indicados. É esperada uma dedicação média de cerca de oito horas por semana ao longo dos onze meses de aulas.
Quem são os professores?
São profissionais que trabalham na área em que lecionam, recrutados dentre os melhores profissionais em empresas como Petrobras, White Martins, Stone, Globo, Dataprev, Eletrobras Furnas, Ágora, BNDES, Amil e Accenture. O Instituto Infnet acredita que só quem trabalha no setor é capaz de ministrar aulas conectadas com o mercado. Além disso, em sua maioria, possuem mestrado ou doutorado e as certificações cobertas no programa.
Preciso assistir a todas as aulas?
Sim, precisa – ao vivo ou gravadas. O ideal é conseguir assistir ao vivo para aproveitar ao máximo, mas não é obrigatório. Para ser aprovado em uma disciplina, é necessário ter assistido todas as oito aulas até o dia da entrega do projeto, que acontece uma semana depois da última aula ao vivo.
Por que a pós tem 8 disciplinas, e não 15 ou 20?
Porque é uma pós-graduação para o aluno aprender de verdade, e não uma sequência de palestras.
Cada disciplina tem 45 horas de aulas, estudos e desenvolvimento de projeto, permitindo que o aluno aprofunde-se no assunto, em nível profissional.
Ter dezenas de disciplinas curtas e professores variados pode parecer bom à primeira vista, mas é a fórmula para um curso sem profundidade.
E se eu não for aprovado em uma disciplina?
Você terá que fazê-la novamente (a mesma ou uma disciplina similar, indicada pela instituição).
Por que fazer oito projetos em vez de um TCC?
O aluno aprende muito mais fazendo projetos ao longo de todo o curso do que em um TCC no final. Além disso, é muito comum no Brasil o aluno deixar de entregar seu TCC e perder o certificado.
Projetos espalhados durante a pós-graduação ajudam o aluno a manter o ritmo e oferecem oportunidades de avaliação mais aprofundadas e justas que provas online.
Eu aprendo tanto quanto em uma pós presencial?
Você terá as mesmas oportunidades de aprendizado, com aulas ao vivo, colegas de classe, trabalhos e indicação de conteúdos adicionais para estudar.
Como saber o que vou aprender na Pós-Graduação?
Só existe uma forma transparente e objetiva de indicar o que o aluno domina ao final de um curso: uma lista de competências.
“Competência” é algo que você sabe realizar ou resolver. Ao final da pós-graduação, você terá um conjunto de novas competências para aplicar em seu trabalho.
É o mesmo certificado e uma pós presencial?
Sim, o certificado da pós-graduação na modalidade Live é o mesmo de uma pós-graduação presencial.
Qual a infra que eu preciso?
Para assistir às aulas, basta um celular com câmera e boa conexão internet wifi ou 4g. Melhor ainda se você usar um desktop ou notebook com câmera e um confortável fone de ouvidos, que é a configuração recomendada.
A pós-graduação utiliza uma solução integrada de Moodle, Zoom, Workplace, biblioteca Safari e G Suite. Apesar de todos eles terem versões para mobile, em vários momentos será bem mais confortável usar um computador.
Alguns títulos de pós têm exigências específicas de hardware para a utilização de máquinas virtuais e labs remotos.
Por que estudar no Infnet?
O Infnet é a melhor faculdade de tecnologia do Rio de Janeiro. Foi fundado em 1994, para o ensino de excelência voltado às necessidades do mercado, e tornou-se referência nesse segmento. A proposta do Instituto é ensinar tecnologia aplicada ao contexto de negócios, isto é, como uma ferramenta para o desenvolvimento das organizações.
Quem são os professores?
São profissionais que trabalham na área em que lecionam, recrutados dentre os melhores profissionais em empresas como Petrobras, White Martins, Stone, Globo, Dataprev, Eletrobras Furnas, Ágora, BNDES, Amil e Accenture. O Instituto Infnet acredita que só quem trabalha no setor é capaz de ministrar aulas conectadas com o mercado. Além disso, em sua maioria, possuem mestrado ou doutorado e as certificações cobertas no programa.
Como vou saber o que vou aprender na pós-graduação?
Só existe uma forma transparente e objetiva de indicar o que o aluno domina ao final de um curso: uma lista de competências.
“Competência” é algo que você sabe realizar ou resolver. Ao final da pós-graduação, você terá um conjunto de novas competências para aplicar em seu trabalho.
O curso pode ser atualizado ao longo do tempo?
Sim, o programa de um curso de pós-graduação é dinâmico e suas disciplinas, competências e estrutura podem ser modificadas pela instituição. Há várias razões para um curso sofrer alterações: mudanças na tecnologia, mudanças no mercado, evolução das certificações, aprendizados da instituição, ajustes no modelo de ensino, demandas do corpo discente, feedback dos docentes e outras.
E se eu não for aprovado em uma matéria?
Você terá que fazê-la novamente (a mesma ou uma disciplina similar, indicada pela instituição).
Cursos que também podem te interessar
Fale conosco!
Saiba tudo sobre as informações, admissão e valores do curso no chat abaixo. Você pode iniciar uma conversa conosco e tirar suas dúvidas. É só responder umas perguntinhas antes!
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como chegar
TRANSPORTES
ônibus
A Escola fica à esquina da Av. Rio Branco, no melhor ponto do centro da cidade. Há linhas de ônibus para qualquer lugar do Rio de Janeiro e também para cidades vizinhas.
ônibus especiais
Há diversos ônibus especiais no Terminal Menezes Côrtes.
metrô
A Escola de Negócios fica próxima à estação Carioca.
carro
Na mesma rua da sede do Instituto Infnet, há o Terminal Garagem Menezes Côrtes (www.tgmc.com.br). São apenas 2 quadras, com bastante movimento de pessoas até às 23h. Após as 17h, o estacionamento oferece desconto.
Rua São José, 90 – Centro.
Rio de Janeiro – RJ. 20010-020
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