Objetivo

Formar especialistas com conhecimento, as habilidades e competências para especificar, desenvolver e integrar os sistemas embarcados, web e mobile utilizando protocolos de comunicação e Cloud Computing; Analisar e gerar informações úteis ao negócio utilizando técnicas de Data Science e BI; Projetar, desenvolver, testar, validar e implantar soluções algorítmicas de machine learning com o objetivo de propor soluções para diversos tipos de problemas da engenharia e da ciência.
 

Componentes Curriculares

  • - Programação IoT com Python
  • - Integração IoT com Sistema Computacionais
  • - Smart Cities e Indústria 4.0
  • - Gerenciamento de Projetos IoT
  • - Persistência de Dados em Bancos NoSQ
  • - Arquitetura Cloud Computing
  • - Governança Big Data
  • - Plataforma Big Data
  • - Programação Big Data com Linguagem R
  • - Análise de Redes Sociais em Text Mining e Crawling
  • - Ferramentas Business Intelligence
  • - Programação Python para Machine Learning
  • - Práticas em Técnicas Estatísticas
  • - Algoritmos Clássicos de Machine Learning – Supervisionada
  • - Algoritmos Clássicos de Machine Learning – Não Supervisionada
  • - Redes Neurais Artificiais
  • - Deep Learning
  • - Open Lab
  • - Trabalho de Conclusão de Pós-graduação
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Público-alvo

Analistas e desenvolvedores de sistemas, analistas e gestores de sistemas de informação, cientistas da computação, engenheiros de software, engenheiros da computação, engenheiros eletricistas, administradores de banco de dados ou egressos portadores de diploma de qualquer graduação tecnológica e bacharelado do eixo do conhecimento de comunicação e informação.

 

Modalidade

Presencial
Pós-graduação Lato Sensu

 

Carga Horária

386 horas 

 

Aulas 

Quinzenais aos sábados das 8h às 18h e eventualmente aulas às sextas-feiras, das 18h30 às22h30 

 

Duração

24 meses

 

Áreas de Atuação

  • - Não Informado
  • - Desenvolvimento de Inteligência Artificial
  • - Gestão de Data Center
  • - Análise de Mercado
  • - Desenvolvedor Sêniro em AI