Bacharelado em Matemática

Bacharelado em Matemática Aplicada e Computacional, com ênfase em Ciência de Dados

Sumário

1. Introdução
2. Matemática + Ciência de Dados vale a pena?
3. Mas afinal, o que é Ciência de Dados?
4. Saber aplicar é importante, mas é só isso?
5. Por que estudar Matemática importa?
6. Para quem é este curso?
7. O que esperar do profissional Bacharel em Matemática Aplicada e Computacional com ênfase em Ciência de Dados?

Introdução

O Bacharelado em Matemática Aplicada e Computacional, com ênfase em Ciência de Dados, inicia sua primeira turma no primeiro semestre de 2026. Criado para ser vanguarda, o curso combina uma base matemática robusta com um eixo forte em Ciência de Dados. Sua composição inclui disciplinas teóricas e práticas para formar profissionais aptos a resolver problemas complexos. O estudante poderá personalizar sua formação por meio de disciplinas optativas, explorando áreas como Machine Learning, Modelagem Matemática, Análise de Dados, Otimização e diversas áreas puras da Matemática, como Análise, Álgebra e Geometria.

O curso é gratuito, presencial e tem duração de 4 anos. Anualmente são ofertadas 25 vagas e a principal forma de ingressar ao curso se dá via ENEM e SISU. Mais informações na página de Processos Seletivos da UFV e no Portal do MEC.

Matemática + Ciência de Dados vale a pena?

Embora a Ciência de Dados pareça recente, suas raízes são mais antigas. Muitas ferramentas estatísticas foram concebidas 100 anos atrás! Sem falar das bases matemáticas que remontam aos gregos e babilônios. O que torna a área tão promissora agora é a confluência de fatores modernos: o crescimento vertiginoso na disponibilidade e armazenamento de dados, sua grande valorização financeira e, crucialmente, a capacidade computacional para processar tais dados.

A Ciência de Dados se destaca como uma das áreas de maior crescimento global, com projeções de empregabilidade fortes para a próxima década. O relatório “Futuro dos Empregos”, do Fórum Econômico Mundial, confirma essa tendência: para o período 2025-2030, “Especialistas em IA e Machine Learning” e “Analistas e cientistas de dados” ocupam a 3ª e 11ª posições¹ no ranking de crescimento. Ambas são áreas presentes na formação dos nossos estudantes. O Fórum também destaca que alguns dos empregos que aumentam mais rapidamente estão em tecnologia, dados e IA, além de também se esperar crescimento em funções essenciais da economia, como motoristas, cuidadores e educadores⁵.

Além disso, segundo levantamento do G1⁴ na plataforma de empregos Catho, a média salarial para um cientista de dados no Brasil é de R$7.800 mensais, 90% a mais do que a média salarial de alguém que possui diploma de graduação ou especialização, no geral⁵.

O gráfico a seguir, adaptado do Bureau of Labor Statistics dos Estados Unidos², mostra uma projeção de empregabilidade de 2024 até 2034, com um crescimento de 34% na área de Ciência de Dados. Além disso, apresenta um crescimento de 27% em áreas correlatas à Matemática. Em comparação com o “Total”, onde é esperado um pequeno crescimento de 3%, as áreas que envolvem Ciência de Dados e Matemática tendem a ter crescimentos mais expressivos.

Mas afinal, o que é Ciência de Dados?

É uma área muito ampla e interdisciplinar, que combina Matemática e Estatística com o poder da Ciência da Computação para encontrar padrões e extrair informações valiosas dos dados. Um dos objetivos é criar modelos matemáticos e estatísticos e implementá-los através de algoritmos que transformam dados brutos em informação. Usando técnicas de Machine Learning (Aprendizado de Máquina), modelagem e otimização, um cientista de dados pode seguir diferentes caminhos, a depender do problema a ser resolvido e disponibilidade dos dados. Algumas opções são listadas a seguir:

1. Predições (Prever o futuro): Usar dados históricos para estimar o que pode acontecer.
   • Qual time tem mais chances de ganhar o Brasileirão?
   • Qual será o valor de uma ação na Bolsa de Valores?
   • Qual o diagnóstico mais provável de um paciente com base em seus sintomas?
2. Inferências (Entender o porquê): Usar dados para medir o impacto das coisas ou entender relações de causa e efeito.
   • O quanto praticar atividade física realmente previne doenças?
   • Quanto uma empresa precisa investir em marketing para aumentar as vendas em 10%?
3. Otimização (Decidir o melhor caminho): Usar dados e modelos matemáticos para encontrar a melhor solução possível para um problema.
   • Qual a melhor rota de entrega para uma frota de caminhões para economizar combustível?
   • Como definir os preços de passagens aéreas ou de quartos de hotel para maximizar a receita?
   • Qual a alocação ideal de recursos em um hospital para minimizar o tempo de espera?
4. Descoberta de Padrões (Encontrar grupos): Usar dados para encontrar estruturas ou grupos “escondidos” que não eram óbvios.
   • Como segmentar os clientes de um e-commerce em diferentes perfis de compra?
   • Analisar redes sociais para identificar diferentes comunidades de opinião sobre um assunto.

Saber aplicar é importante, mas é só isso?

No dia a dia do mercado de trabalho, saber aplicar ferramentas já desenvolvidas é fundamental. É esperado que o profissional saiba programar (em linguagens como R ou Python) e usar as ferramentas e pacotes que já existem, como Tidyverse, Scikit-learn ou TensorFlow. Saber aplicar esses modelos prontos resolve uma quantidade enorme de problemas e é uma habilidade super requisitada pelas empresas. Entretanto, ser apenas um “aplicador de ferramentas” não é o mais recomendável (ainda mais na era da IA); é preciso ser um “resolvedor de problemas”, e para tal, bases concretas em Matemática e Estatística são necessárias.

Por que estudar Matemática importa?

Aqui está o diferencial. Muitos profissionais sabem aplicar as ferramentas, seguindo uma “receita de bolo”. Mas o que acontece quando a receita precisa ser ajustada para resolver um problema de forma mais adequada? Ou quando o problema exige uma nova receita? É aí que a base sólida em Matemática e Estatística pode formar um profissional de excelência. Quem entende como os modelos funcionam por dentro não se limita apenas ao uso da ferramenta, pelo contrário, ele consegue:

1. Adaptar modelos existentes: Ele sabe “abrir a caixa-preta” do algoritmo e ajustar os parâmetros certos para fornecer soluções para um problema específico.
2. Criar metodologias novas: Quando nada do que existe funciona, ele tem o conhecimento de base para desenvolver uma solução original.

Esse tipo de profissional, que une a teoria e aplicação, é buscado com frequência pelo mercado de trabalho. Ele é buscado tanto no mercado privado, quanto no setor público, e, claro, para quem pensa em seguir carreira acadêmica (mestrado e doutorado), essa base teórica de Matemática e Estatística é o alicerce.

Como o Bureau of Labor Statistics⁴ ressalta, “a Ciência de Dados envolve o uso de algoritmos e técnicas estatísticas, o estudante precisa estudar extensivamente Matemática e Estatística. É preciso fazer disciplinas tais como álgebra linear, cálculo, probabilidade e inferência estatística“. Além disso, estudar análise matemática, geometria e álgebra, complementa a base matemática.

No nosso curso, nossos estudantes terão uma formação sólida em Matemática.

Para quem é este curso?

Este curso é de graduação, presencial, com disciplinas no período da manhã e da tarde (a depender de qual semestre está cursando). Logo, o estudante precisa ter disponibilidade de frequentar aulas presenciais durante os períodos letivos. Também, o candidato deverá ter concluído o 3º ano do Ensino Médio.

É esperado que o candidato tenha interesse em estudar, durante o curso, de maneira mais aprofundada Matemática. Não é necessário – apesar de ser desejável – que o aluno tenha uma sólida formação na matemática básica, com os tópicos estudados durante o Ensino Básico. O estudante encontrará um ambiente acolhedor, com incentivos ao estudo individual e em grupo, com colegas de curso, onde poderá evoluir gradativamente nas habilidades matemáticas. Os docentes são acessíveis e estão sempre dispostos a tirar as dúvidas. Além disso, a infraestrutura fornecida pela Universidade Federal de Viçosa – Campus Florestal – é adequada e está em constante crescimento e modernização.

O curso une uma base matemática robusta com a aplicação computacional. Por isso, o gosto por tecnologia é fundamental, servindo como campo para aplicar o conhecimento e inspirar novas ideias, teóricas ou práticas. A grade equilibra disciplinas clássicas (por exemplo, Cálculo I, II e III, Geometria Analítica, Álgebra Linear, Análise Matemática) com as aplicadas (por exemplo, Programação, Visualização de Dados, Introdução ao Aprendizado Estatístico de Máquinas e Modelagem Matemática). Este conjunto de disciplinas desenvolve a capacidade de utilizar linguagens como R ou Python para transformar a teoria em soluções para problemas reais.

O que esperar do profissional Bacharel em Matemática Aplicada e Computacional com ênfase em Ciência de Dados?

Ele será um profissional capaz de compreender as bases teóricas, além de elaborar e aplicar, modelos matemáticos e estatísticos, a fim de buscar padrões em dados e auxiliar na tomada de decisões, seja no setor privado ou público.