Urban Data Science — Módulo Prático
Python, geoprocessamento, visualização de dados e projetos aplicados.
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
Professores
Quem vai te ensinar
Guilherme Dalcin
Instituto Cidades Responsivas
Ciência de Dados
Cientista de dados do Instituto Cidades Responsivas.
Roberta Berardo
OSPA place
Gêmeo Digital, Desenvolvimento Urbano
Sócia na OSPA place, Gêmeo Digital para Desenvolvimento Urbano.
Bruna Pengo
OSPA
Design Computacional
Sócia da OSPA, designer computacional e Gerente de Projetos do Instituto Cidades Responsivas.
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
N-iX
Engenharia de Dados
Senior Data Engineer na N-iX. 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.
Fluxos e Lógicas: Funções, Condicionais e Repetições em Python
Estruturas de controle em Python — funções, condicionais e repetições — aplicadas à análise de dados urbanos.
Manipulação e análise de dados tabulares
Tratamento de dados tabulares com Pandas para organizar, cruzar e interpretar informações urbanas.
Análise Geoespacial com Python
Operações espaciais em Python com GeoPandas para transformar camadas geográficas em leitura territorial.
Fundamentos da Importação e Visualização de Dados Tabulares
Importação, organização e primeiras visualizações de dados tabulares aplicadas ao contexto urbano.
Exercícios Aplicados e Introdução às Operações Espaciais
Exercícios aplicados com vetores e GeoDataFrames, introduzindo as primeiras operações de análise espacial.
Análises Espaciais Avançadas e Integração de Dados para Planejamento Urbano
Análises espaciais avançadas integrando múltiplas camadas de dados para fundamentar estratégias de planejamento urbano.
Técnicas Avançadas para Cruzamento e Agregação de Dados Urbanos
Técnicas avançadas de cruzamento e agregação de dados para gerar diagnósticos precisos sobre dinâmicas urbanas.
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.
Aplicabilidade dos modelos de linguagem
Machine Learning supervisionado aplicado à análise preditiva de valores imobiliários e de dinâmicas territoriais.
Visão geral dos agentes de I.A
Agentes autônomos e sistemas multiagentes como paradigma para modelar cidades complexas, adaptáveis e emergentes.
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.
Introdução aos dados geográficos
Tipos de dados geográficos vetoriais, abordagens de análise e formas de representação em mapas.
Introdução ao Sensoriamento Remoto
Fundamentos de sensoriamento remoto, sensores ativos e passivos, imagens multiespectrais e classificação de cobertura da terra.
Análise de estrutura urbana geolocalizada
Grafos aplicados à análise de estrutura urbana, manipulação de redes viárias e estudos de origem-destino.
Técnicas avançadas com Inteligência Artificial
Algoritmos avançados de inteligência artificial para classificação de cobertura da terra com GeoSAM e AlphaEarth.
Parte do ecossistema
Este curso faz parte do Módulo Tecnologia & Inovação do MBA
Cada curso do instituto é uma peça de um sistema maior. O MBA Cidades Responsivas reúne os melhores cursos em 360h de formação com titulação de pós-graduação.
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Garanta sua vaga na próxima turma de Urban Data Science — Módulo Prático. Início: 29 Jun 2026.
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