Quais habilidades serão desenvolvidas no curso?

O Curso de Extensão em Mineração de Dados Complexos (MDC) tem como objetivo capacitar profissionais para o mercado de trabalho atual, com ênfase em: (1) melhorar o gerenciamento de dados pensando em velocidade, capacidade e escalabilidade; (2) desenvolver técnicas de visualização destes dados; (3) encontrar novas oportunidades de negócio; (4) melhorar a capacidade de análise dos dados; e (5) criar modelos preditivos utilizando os métodos mais modernos de aprendizado de máquina.

INF-0610

Curso de Extensão

E-mail: mdc@ic.unicamp.br

Telefone: (19) 3521-5883

Realização:

Sobre o curso

Formato

O Curso de Extensão em Mineração de Dados Complexos (MDC) é composto por 9 disciplinas que ensinam os principais conceitos exigidos pelo mercado de trabalho, perfazendo uma carga horária total de 180 horas, sendo 144 horas de aulas e 36 horas de atividades supervisionadas, totalmente de forma online (via Zoom). As aulas serão gravadas, permitindo que os alunos assistam os vídeos nos horários que forem mais adequados para cada um. Os vídeos das aulas ficarão disponíveis para os alunos até o final do curso.

Certificado

Os alunos aprovados nas 9 disciplinas terão direito ao certificado do Curso de Extensão em Mineração de Dados Complexos (MDC), emitido pela Escola de Extensão da Unicamp (veja o Modelo do Certificado).

Professores

O corpo de docentes do Curso de Extensão em Mineração de Dados Complexos (MDC) é composto por professores e pesquisadores, todos com doutorado, com grande experiência na área.



  • Disciplinas

  • ANÁLISE DE DADOS (INF-0612 - Mexendo em Dados)
    Professor: Zanoni Dias
    Introdução à Análise de Dados usando a Linguagem R. Tipos de dados (vetores, listas, matrizes, data frames, etc). Funções pré-definidas. Implementação de funções em R. Tratamento, análise e visualização de dados.
    Aulas: dias 19/07/2025, 26/07/2025, 02/08/2025 e 09/08/2025, das 08h30 às 12h30.

    RECUPERAÇÃO DE INFORMAÇÃO (INF-0611 - Juntando Dados)
    Professora: Lin Tzy Li
    Introdução à recuperação de informação. Técnicas de avaliação de ranking. Conceitos de recuperação de dados não-estruturados. Recuperação de textos. Recuperação de imagens por conteúdo. Recuperação de vídeos. Técnicas para melhoria de qualidade de ranking.
    Aulas: dias 26/07/2025, 02/08/2025, 09/08/2025 e 16/08/2025, das 13h30 às 17h30.

    APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADO I (INF-0615 - Aprendendo com Dados)
    Professor: Anderson de Rezende Rocha
    Problemas de classificação. Fronteiras de decisão. Classificadores lineares e não lineares, regressão logística, árvores de decisão e random forests. Overfitting e validação. Métodos de ensemble: bagging, boosting e stacking. Validação cruzada. Desbalanceamento, diagnóstico de viés e variância. Medidas de avaliação. Interpretação de modelos (X-AI) e classificação em cenário aberto (open-set).
    Aulas: dias 16/08/2025, 23/08/2025, 30/08/2025 e 06/09/2025, das 08h30 às 12h30.

    APRENDIZADO DE MÁQUINA NÃO SUPERVISIONADO (INF-0613 - Explorando Dados)
    Professor: Hélio Pedrini
    Descoberta do conhecimento. Compreensão e prospecção de informação. Análise exploratória de dados. Detecção de anomalias. Regras de associação. Redução de dimensionalidade. Seleção de atributos. Técnicas de agrupamento.
    Aulas: dias 23/08/2025, 30/08/2025,06/09/2025 e 13/09/2025, das 13h30 às 17h30.

    VISUALIZAÇÃO DE INFORMAÇÃO (INF-0614 - Visualizando Dados)
    Professor: Celmar Guimarães da Silva
    Aspectos teóricos e práticos de Visualização de Informação (InfoVis). Representação de dados de forma gráfica e interativa. Modelo de referência de InfoVis. Caracterização de dados. Recomendações para mapeamento visual. Visualização de dados multidimensionais. Visualização de textos.
    Aulas: dias 13/09/2025, 20/09/2025, 27/09/2025 e 04/10/2025, das 08h30 às 12h30.

    APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADO II (INF-0616 - Pensando com Dados I)
    Professora: Esther Luna Colombini
    Introdução à linguagem Pyhton. Máquinas de Suporte de Vetores (SVMs): kernels (lineares e não lineares), SVRs e SVM one-class. Técnicas de regularização. Grid-search e random-search. Redes neurais: tipos de redes, forward e backward propagation, e funções de ativação. Testes estatísticos.
    Aulas: dias 20/09/2025, 27/09/2025, 04/10/2025 e 11/10/2025, das 13h30 às 17h30.

    BIG DATA (INF-0617 - Big Data)
    Professor: Lucas Francisco Wanner
    Introdução à computação paralela e distribuída. Processamento paralelo de dados em Python. Processamento distribuído de dados com Map-Reduce e Hadoop Streaming. Introdução a ferramentas para análise e processamento de dados com Hadoop e Spark.
    Aulas: dias 11/10/2025, 18/10/2025, 25/10/2025 e 01/11/2025, das 08h30 às 12h30.

    DEEP LEARNING (INF-0618 - Pensando com Dados II)
    Professor: Marcelo da Silva Reis
    Deep learning e redes neurais convolucionais (CNN). Convolução: padding e stride. Funções de perda (loss functions). Treinamento: funções de ativação, pré-processamento, data augmentation, inicialização de pesos e otimização de parâmetros. Regularização. Transferência de aprendizado. Redes Neurais Recorrentes (RNN). Transformers. Detecção e Segmentação. Generative Adversarial Networks (GAN). Interpretabilidade (X-AI). Ferramentas: TensorFlow e Keras.
    Aulas: dias 18/10/2025, 25/10/2025, 01/11/2025 e 08/11/2025, das 13h30 às 17h30.

    PROJETO FINAL (INF-0619 - Data@Work)
    Professor: Zanoni Dias
    Definição de problema alvo. Identificação e coleta dos dados. Análise das técnicas a serem empregadas. Estudo comparativo. Análise, visualização e apresentação dos resultados.
    Aulas: dias 29/11/2025, 06/12/2025, 13/12/2025 e 20/12/2025, das 08h30 às 12h30.




  • Curso 100% Online

  • Todas as aulas serão realizadas e transmitidas ao vivo (via Zoom), com a participação dos alunos em tempo real, nos dias e horários indicados acima. As aulas serão gravadas, permitindo que os alunos assistam os vídeos nos horários que forem mais adequados para cada um. Os vídeos das aulas ficarão disponíveis para os alunos até o final do curso. O material do curso (slides, tutoriais, códigos, etc.) será disponibilizado para os alunos (via Moodle). Atendimentos de dúvidas serão realizados de segunda a sexta, com professores e monitores, de forma síncrona (via Zoom) e assíncrona (via Slack). As avaliações serão realizadas através de trabalhos práticos.



  • Inscrição

  • As inscrições para a turma do segundo semestre estarão abertas a partir de 01/05/2025.

    Os seguintes documentos são necessários para a inscrição:

    Ficha de Inscrição e Termo de Compromisso assinado digitalmente (documentos gerados pela Pré-Inscrição Online)
    Diploma ou Certificado de Conclusão de Curso de Graduação
    RG e CPF
    Currículo
    Carta de apresentação (opcional, formato livre, uma página, anexar ao Currículo, para enviar pelo sistema)

    Importante:

    Após preencher a ficha de inscrição no curso, o candidato será direcionado ao pagamento da taxa de inscrição (R$65,00, via boleto ou cartão de crédito). Após a compensação bancária da taxa de inscrição, estará habilitada a opção no sistema da Extecamp (via área do aluno) para assinatura do termo de compromisso e envio dos documentos.
    Os documentos devem ser apresentados em frente e verso, sempre que existir qualquer informação registrada no verso do documento.
    A inscrição será efetivada após assinatura do termo, entrega dos documentos indicados acima e conferência da documentação por parte da Secretaria de Extensão (icext@unicamp.br).
    Os documentos devem ser recebidos pelo sistema da Extecamp até dia 30/06/2025 (segunda-feira).
    Em caso de aprovação no processo seletivo, a matrícula será efetivada após pagamento da primeira parcela (ou parcela única) do curso.
    Em caso de dúvidas sobre a documentação de inscrição, consulte a Secretaria de Extensão (icext@unicamp.br).
    Não serão aceitas inscrições fora do prazo.



  • Investimento

  • O valor total do curso (R$9.999,95) pode ser parcelado em 5x sem juros.

    Descontos especiais (cumulativos):

    R$2.000,00 de desconto para pagamento à vista.
    R$1.000,00 de desconto para pagamento parcelado em 3x sem juros.
    R$1.000,00 de desconto para ex-alunos da Unicamp.
    R$2.000,00 de desconto para inscrições realizadas até o dia 31/05/2025.
    R$1.000,00 de desconto para inscrições realizadas entre 01/06/2025 e 15/06/2025.

    Observações:

    Os descontos mencionados acima serão aplicados manualmente na emissão dos boletos, após o processo de seleção (o sistema pode apresentar valores sem descontos no momento da inscrição).
    O pagamento da primeira parcela mensal ou da parcela única, dependendo da forma de pagamento escolhida, deverá ser realizado até o dia 10/07/2025.
    Para fazer jus ao desconto para inscrições antecipadas, todos os documentos devem ser entregues até as datas indicadas.
    Para fazer jus ao desconto para ex-alunos da Unicamp, o candidato deve apresentar, no momento da inscrição, um diploma ou um certificado de conclusão de curso de graduação ou de pós-graduação (mestrado ou doutorado) emitido pela Unicamp.
    Como os descontos são cumulativos, é possível obter até R$5.000,00 de desconto (considerando os descontos listados acima, aplicadas as respectivas condições).



  • Informações


  • Pré-requisito: Nível superior completo. Conhecimentos básicos de programação.
    Público-alvo: Profissionais de Informática, formados em Computação ou áreas afins (Engenharias ou Exatas).
    Critérios de seleção: Análise de Currículo e da Carta de Apresentação (opcional).
    Tipo de curso: Curso de Extensão.
    Horários das aulas: Sábados, das 8h30 às 12h30 e das 13h30 às 17h30.
    Material necessário: Por ser um curso com enfoque prático, todos alunos devem ter um computador/notebook com acesso à internet para acompanhar as aulas e as atividades práticas propostas.
    Tamanho da turma: No mínimo 30 e no máximo 90 alunos.
    Coordenador do curso: Zanoni Dias.




  • Calendário

  • Data Evento
    01/05/2025 até 30/06/2025 Período de inscrições
    30/06/2025 Prazo final para entrega dos documentos de inscrição
    04/07/2025 Divulgação dos candidatos selecionados para matrícula
    10/07/2025 Vencimento da primeira parcela ou da parcela única
    19/07/2025 até 20/12/2025 Período de oferecimento do curso


    • Depoimentos