Público:

Pessoas que atuam com análise, ciência ou engenharia de dados e necessitam processar grandes volumes de dados utilizando R, Python e bancos de dados.

Requisitos:

Conhecimento básico de SQL, R e Python, além de noções de análise de dados.

Objetivo:

Capacitar o(a) cursista no processamento eficiente e seguro de Big Data, utilizando bancos de dados SQL e NoSQL integrados aos ambientes das linguagens R e Python, para análise de dados em larga escala.

Professor:

Anderson Luiz Ara de Souza
 Graduado, Mestre e Doutor em Estatística.  Professor Adjunto do Departamento de Estatística da UFPR desde 2021.  Atua nas áreas de aprendizado estatístico de máquina, inferência estatística, métodos computacionais e processamento de grandes volumes de dados.

O curso síncrono aconteceu entre os meses de agosto e outubro de 2025 e agora está sendo oferecido na modalidade autoinstrucional, disponível na plataforma moodle na Plataforma moodle da Escola Nacional do Judiciário – ENAJU.

Acesso ao curso autoinstrucional na plataforma da ENAJU

Ficha do curso autoinstrucional (arquivo em .pdf)