Inteligência Artificial e Ciência de Dados

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Inteligência Artificial e Ciência de Dados

Duração: 12 meses

Titulação: Pós-Graduação

O curso de Pós-Graduação em Inteligência Artificial e Ciência de Dados propõe o desenvolvimento de competências profissionais voltadas à criação de aplicações, produtos e serviços utilizando IA na prática.

Conheça Nosso Modelo de Ensino

Big Data Analytics

Evolução no tratamento dos diferentes modelos de bancos de dados.

Aprendizado de Máquina

Introdução ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning).

Engenharia, Preparação e Visualização de dados

Qualidade de dados, tratamento e preparação de dados, ferramentas e técnicas de processamento de dados, visualização da Informação, arquiteturas de interação, métodos e técnicas de organização e visualização de dados, dashboard design, ferramentas para visualização de dados.

Para quem esse curso é indicado

O curso de Pós- Graduação em Inteligência Artificial e Ciência de Dados é voltado para profissionais de Tecnologia da Informação, das áreas técnicas ou gerenciais que desejam entender como extrair informações e obter conhecimento a partir de dados, para desenvolver novos negócios, novos produtos ou serviços.

Conheça nossa metodologia inovadora

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Tenha aulas online e um encontro presencial, estudando com tutores para acompanhamento dos projetos e curadoria de materiais como artigos e podcasts.

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Módulos

  • Definição e histórico. Mineração de dados. Evolução no tratamento dos diferentes modelos de bancos de dados. Big Data: definição, características e gerenciamento. Do processo de coleta ao processamento e a geração de conhecimento e sabedoria. Novos tipos de dados em Big Data: semi e não estruturados. Tratamento e gerenciamento. Tecnologias Fundamentais para Big Data: Infra-estrutura e interfaces. Desafios estruturais. Fundamentos do Ecossistema Hadoop (Map Reduce, Data Lake, HDFS). Big Data Analitycs. Computação em nuvem. Computação distribuída. Internet das Coisas. Bancos SQL e NoSQL. Soluções em Big Data / Consumo. Estudos de Caso. Tendências. Cientista de dados: perfil do novo profissional de dados. Mercado atual e tendências.

Professor: Katiana Estevam

  • Introdução ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning). Conceitos básicos de: Sistemas Especialistas, Algoritmos de Aprendizado Supervisionado, Algoritmos de Aprendizado Não-supervisionado, Classificação e Regressão, Sistemas de recomendação, Redes Neurais e Deep Learning, Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), Processo de decisão de Markov (MDP) e Processamento de Texto e Análise de Sentimentos. Principais aplicações de Aprendizado de Máquina. Introdução às Principais linguagens de programação e frameworks utilizados em Aprendizado de Máquina.
  • Qualidade de dados, tratamento e preparação de dados, ferramentas e técnicas de processamento de dados, visualização da Informação, arquiteturas de interação, métodos e técnicas de organização e visualização de dados, dashboard design, ferramentas para visualização de dados.
  • Armazenamento massivo de dados. Bancos orientados à documento e grafos. Modelagem relacional para um banco de dados. Definição das regras de acesso. Formulação de consultas SQL. Modelagem e implementação de base de dados utilizando modelos não relacionais. Bases NoSQL. Introdução à Inteligência Artificial: Deep Learning, Sistemas de recomendação. Técnicas de Aprendizagem de Máquinas. Análise de Dados baseadas em Estatística. Técnicas de Agrupamento. Técnicas de regressão.

Professor: Felipe Leandro Andrade da Conceição

  • Teoria da linguagem, modelagem estatística com tokenização, bag of words, n-gramas, TF-IDF, word2vec, uso de redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes e LSTM, seq2seq e reconhecimento de voz.
  • Princípios básicos da experiência de usuário aplicados no desenvolvimento de iniciativas de inteligência artificial. Comportamento do consumidor e fundamentos em metodologia de pesquisa, desenho centrado no usuário e estratégias para a divisão de tarefas humano-máquina.
  • Conceito de inteligência competitiva. Conceitos envolvidos em inteligência competitiva: dado, informação, comunicação, conhecimento. Subsidios teórico-metodologicos sobre gestão do conhecimento. Processos envolvidos na criação e sustentação de vantagens competitivas.

Professor: Maria Bernardete Toneto

  • Apresentação de gerência de projetos, papel do líder e time do projeto. Metodologias e ciclo de vida de gestão de projetos. Boas práticas de gerência apresentadas no PMBOK pelo PMI e metodologia ágil e qual metodologia utilizar a depender do tipo de projeto. Técnicas para iniciação e planejamento de projetos, desde escopo, custo e cronograma até gestão de riscos. Métodos para executar, monitorar e controlar projetos e ferramentas para encerramento de projetos.

Professor: Lília Miguel de Arantes

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Livros background Pós-Graduação

São Judas: estude com a qualidade da 2ª melhor universidade privada do Estado de SP

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Conte com estrutura completa, corpo docente qualificado e metodologia arrojada, em que você propõe soluções para problemas reais. Acrescente qualidade e inovação no seu currículo com os nossos cursos de pós-graduação.

Ensino híbrido

valorize seu tempo com uma experiência de aprendizagem integrada, personalizada e sem fronteiras.

Certificações intermediárias

ao término de cada módulo, inclua no seu currículo as novas habilidades e competências desenvolvidas.

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Você pode escolher onde fazer seus encontros presenciais

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Conheça as unidades em que você pode fazer seus encontros presenciais.

*Nem todas as unidades poderão oferecer este curso.
  • Butantã
  • Cubatão
  • Guarulhos
  • Jabaquara
  • Mooca
  • Paulista
  • Santana
  • Santo Amaro
  • Santos
  • São Bernardo do Campo
  • Vila Leopoldina

Cronograma das aulas presenciais

Confira o investimento necessário

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Um Ecossistema para uma formação única

Nossa missão é criar uma conexão com todas as pessoas que pensam sobre educação, favorecendo o aprendizado, a troca e o crescimento.

No nosso ecossistema, o aluno está no centro das atividades, por meio de uma comunidade de aprendizagem que une infraestrutura, metodologia e instituições de renome nacional e internacional.

Ainda ficou com dúvidas sobre o nosso curso?

Em regra, os cursos de pós-graduação lato sensu possuem 360h.

Como exceção temos os cursos:

  • Clínicas Médicas de Pequenos animais: Práticas profissionais que possui 800h;
  • Aprimoramento profissional- clínica médica de pequenos animais com 3560H;
  • Anestesiologia de pequenos animais: Práticas profissionais que possui 424h;
  • Aprimoramento profissional- Anestesiologia de pequenos animais: com 3560H.

O tempo mínimo de integralização é de 2 semestres. Para o curso de Aprimoramento profissional: clínica médica de pequenos animais, o tempo mínimo de integralização é de 4 semestres.

Com cursos em todas as áreas do conhecimento, a nossa pós-graduação tem modelo híbrido, ou seja, promove a interconexão dos ambientes digitais e presenciais garantindo uma experiência integrada, flexibilizando caminho, tempo e lugar de aprendizagem.

É um curso ofertado no ambiente digital, focado no desenvolvimento de competências para atender às exigentes demandas do mercado de trabalho e conferem certificações ao aluno.

Sim, você pode cursar o Nanodegree como curso livre, escolhendo-o de acordo com o seu interesse e necessidade e ainda utilizá-lo para dispensar conteúdo do seu próximo curso.

O nanodegree possui carga horária de 30h.

Como o curso é híbrido, além de acessar o ambiente digital o aluno participará de experiências na unidade ampliando suas redes e seus conhecimentos. Estas experiências serão compostas por três encontros: problematização, viagem e plenária.

Problematização: é uma importante metodologia de aprendizagem da era do conhecimento, por meio da qual o aluno, em grupos de trabalho, vai identificar as questões chave do problema.

Viagem: é uma forma de aprender explorando as softs skills, desenvolvendo a inovação, criatividade e descobrindo os conhecimentos por meio de uma outra perspectiva.

Plenária: Conduzida por um expert, é o momento de sistematização do conteúdo, encerrando o Nanodegree Experience.

Os professores que atuarão no ambiente digital têm encontros síncronos, mas que não são aulas. Eles apoiam e orientam os alunos, sanando as dúvidas e apoiando no percurso de aprendizagem.

Os encontros são de 2h/a semanais. O dia da semana depende do curso que você está matriculado.

Já a sua participação nos encontros síncronos é facultativa e não gera controle de presença. Contudo, este é um momento importante para interagir com os demais alunos e com o professor que está no ambiente digital.

Você poderá realizar a avaliação integrada (AI), na data prevista no calendário do curso.

Não teremos o entrega de Trabalho de Conclusão de Curso para os cursos de pós-graduação lato sensu.

Matricule-se em um curso de Pós-Graduação e leve duas Nanodegrees.

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