Urban Data Science
Módulo Prático
Python para urbanismo não exige ser programador. Exige saber o que perguntar aos dados.
Sobre o curso
Geoprocessamento, Python e IA já estão no vocabulário do urbanismo contemporâneo. Mas a distância entre entender o conceito e executar a análise ainda é grande — e ela não fecha sozinha.
O curso UDS Módulo Prático é onde a teoria se torna ferramenta. Do Python ao geoprocessamento avançado, constrói o caminho técnico da análise urbana, do primeiro script ao projeto aplicado.
Um curso para quem quer operar com dados urbanos — arquitetos, analistas, gestores e pesquisadores que trabalham com território.
Metodologia
- Discussão baseada em casos reais
- Feedback direto com o professor
- Corpo docente com atuação prática
Ao final, você será capaz de
- Aprender lógica de programação e Python aplicado a dados urbanos
- Executar análises geoespaciais e visualização de dados
- Desenvolver projetos práticos com dados reais de cidades
- Percorrer um caminho técnico contínuo do primeiro script à análise espacial avançada
- Aprender com docentes que aplicam Python e geoprocessamento em projetos urbanos reais
- Aproveitar a carga horária no MBA Cidades Responsivas
Informações
Material
- Bibliografia e slides por aula
- Acesso ao material por 3 meses após o curso
Certificação
Certificado de conclusão do curso
Investimento
R$ 2.380
à vista
ou até 6x de R$ 516
Professores
Quem vai te ensinar
Guilherme Dalcin
Instituto Cidades Responsivas
Ciência de Dados
Cientista de dados do Instituto Cidades Responsivas.
Roberta Berardo
PLACE
Gêmeo Digital, Desenvolvimento Urbano
Sócia no PLACE, Gêmeo Digital para Desenvolvimento Urbano.
Bruna Pengo
Grupo OSPA
Design Computacional
Sócia do Grupo OSPA, Designer Computacional.
Denis Vicentainer
IA, Ciência de Dados
Engenheiro de IA e ciência de dados.
Felipe Barros
Ciência de Dados, Geografia
Cientista de dados e geógrafo.
Lucas Raupp
PLACE
Engenharia de Dados
Sócio do PLACE, especialista em engenharia de dados.
Programa
Quais aulas você terá
Introdução à lógica de programação
Fundamentos de lógica de programação como porta de entrada para quem nunca escreveu código.
Professor—Bruna Pengo
Fluxos e Lógicas: Funções, Condicionais e Repetições em Python
Estruturas de controle em Python — funções, condicionais e repetições — aplicadas à análise de dados urbanos.
Professor—Bruna Pengo
Manipulação e análise de dados tabulares
Tratamento de dados tabulares com Pandas para organizar, cruzar e interpretar informações urbanas.
Professor—Guilherme Dalcin
Análise Geoespacial com Python
Operações espaciais em Python com GeoPandas para transformar camadas geográficas em leitura territorial.
Professor—Guilherme Dalcin
Fundamentos da Importação e Visualização de Dados Tabulares
Importação, organização e primeiras visualizações de dados tabulares aplicadas ao contexto urbano.
Professor—Roberta Berardo
Exercícios Aplicados e Introdução às Operações Espaciais
Exercícios aplicados com vetores e GeoDataFrames, introduzindo as primeiras operações de análise espacial.
Professor—Roberta Berardo
Análises Espaciais Avançadas e Integração de Dados para Planejamento Urbano
Análises espaciais avançadas integrando múltiplas camadas de dados para fundamentar estratégias de planejamento urbano.
Professor—Roberta Berardo
Técnicas Avançadas para Cruzamento e Agregação de Dados Urbanos
Técnicas avançadas de cruzamento e agregação de dados para gerar diagnósticos precisos sobre dinâmicas urbanas.
Professor—Roberta Berardo
Visão geral dos modelos de linguagem e aplicações
Panorama dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e da IA generativa aplicados à análise urbana e a processos projetuais.
Professor—Denis Vicentainer
Aplicabilidade dos modelos de linguagem
Machine Learning supervisionado aplicado à análise preditiva de valores imobiliários e de dinâmicas territoriais.
Professor—Denis Vicentainer
Visão geral dos agentes de I.A
Agentes autônomos e sistemas multiagentes como paradigma para modelar cidades complexas, adaptáveis e emergentes.
Professor—Lucas Raupp
Aplicabilidade dos agentes de I.A
Simulações práticas com agentes de IA para testar intervenções urbanas de mobilidade, fluxos de pedestres e alocação de recursos.
Professor—Lucas Raupp
Introdução aos dados geográficos
Tipos de dados geográficos vetoriais, abordagens de análise e formas de representação em mapas.
Professor—Felipe Barros
Introdução ao Sensoriamento Remoto
Fundamentos de sensoriamento remoto, sensores ativos e passivos, imagens multiespectrais e classificação de cobertura da terra.
Professor—Felipe Barros
Análise de estrutura urbana geolocalizada
Grafos aplicados à análise de estrutura urbana, manipulação de redes viárias e estudos de origem-destino.
Professor—Felipe Barros
Técnicas avançadas com Inteligência Artificial
Algoritmos avançados de inteligência artificial para classificação de cobertura da terra com GeoSAM e AlphaEarth.
Professor—Felipe Barros
Parte do ecossistema
Este curso faz parte do Módulo Tecnologia & Inovação do MBA
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