Curso de atualização da USP que une estatística e ciência de dados está com inscrições abertas

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Agência FAPESP* –Agência FAPESP * – O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), campus de São Carlos, oferecerá um curso de atualização que une estatística e ciência de dados. Com coordenação dos professores Elias Salomão Helou Neto e Cibele Maria Russo Novelli, ambos do ICMC, a iniciativa será realizada na modalidade a distância, de 15 de março a 15 de maio de 2025.

Quem participar do curso terá acesso a conhecimentos atualizados em estatística e otimização, com foco em aplicações práticas em ciência de dados e pesquisa operacional, utilizando a linguagem Python.

O curso “Estatística e Otimização para Ciência de Dados e Pesquisa Operacional” é voltado para graduados e profissionais de várias áreas, como computação, estatística, engenharia, matemática e saúde, e de setores industriais que empregam a ciência de dados para impulsionar resultados.

As aulas serão gravadas e complementadas por atividades práticas, monitorias semanais e encontros ao vivo, totalizando 60 horas de aprendizado.

As inscrições estão abertas até o dia 28 de fevereiro e podem ser realizadas pelo Sistema Apolo da USP. Para participar do processo seletivo, é preciso pagar uma taxa de inscrição de R$ 50. Quem for selecionado deverá pagar a taxa de matrícula de R$ 129 e mais três parcelas de R$ 387. No entanto, quem não puder arcar com esses custos poderá solicitar bolsas até 31 de dezembro, por formulário on-line.

São oferecidas 300 vagas, e a seleção será realizada com base na análise curricular e na documentação enviada.

Mais informações: https://cdpo-usp.github.io/.

*Com informações da Assessoria de Comunicação do ICMC-USP.

<p><strong>Agência FAPESP</strong> * – O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), campus de São Carlos, oferecerá um curso de atualização que une estatística e ciência de dados. Com coordenação dos professores <strong><a href="https://bv.fapesp.br/pt/pesquisador/79778/" target="_blank">Elias Salomão Helou Neto</a></strong> e <strong><a href="https://bv.fapesp.br/pt/pesquisador/57290/" target="_blank">Cibele Maria Russo Novelli</a></strong>, ambos do ICMC, a iniciativa será realizada na modalidade a distância, de 15 de março a 15 de maio de 2025.</p>

<p>Quem participar do curso terá acesso a conhecimentos atualizados em estatística e otimização, com foco em aplicações práticas em ciência de dados e pesquisa operacional, utilizando a linguagem Python.</p>

<p>O curso “Estatística e Otimização para Ciência de Dados e Pesquisa Operacional” é voltado para graduados e profissionais de várias áreas, como computação, estatística, engenharia, matemática e saúde, e de setores industriais que empregam a ciência de dados para impulsionar resultados.</p>

<p>As aulas serão gravadas e complementadas por atividades práticas, monitorias semanais e encontros ao vivo, totalizando 60 horas de aprendizado.</p>

<p>As inscrições estão abertas até o dia 28 de fevereiro e podem ser realizadas pelo <strong><a href="https://uspdigital.usp.br/apolo/inscricaoPublicaFormTurmaListar?codund=55&codcurceu=550300012&codedicurceu=24001&numseqofeedi=1&oriins=W" target="_blank">Sistema Apolo da USP</a></strong>. Para participar do processo seletivo, é preciso pagar uma taxa de inscrição de R$ 50. Quem for selecionado deverá pagar a taxa de matrícula de R$ 129 e mais três parcelas de R$ 387. No entanto, quem não puder arcar com esses custos poderá solicitar bolsas até 31 de dezembro, por <strong><a href="https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc7ZwXqKx4miN75gsXdazv6JZC715tUBc7pr1yaKNtiZvpMlA/viewform" target="_blank">formulário on-line</a></strong>.</p>

<p>São oferecidas 300 vagas, e a seleção será realizada com base na análise curricular e na documentação enviada.</p>

<p>Mais informações: <strong><a href="https://cdpo-usp.github.io/" target="_blank">https://cdpo-usp.github.io/</a></strong>.</p>

<p><em>*Com informações da Assessoria de Comunicação do ICMC-USP</em>.<br />
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