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.

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

Componentes Curriculares

• - Introdução à Segurança da Informação - 20h
• - 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