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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 encontros síncronos, 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

Veja o programa completo

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Educação disruptiva

Atividades 100% on-line: plenárias com experts, encontros com desenvolvimento das habilidades socioemocionais e problematizações do mundo do trabalho, como ferramentas de aprendizagem.

Certificações intermediárias

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

Mentoria

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Projeto de Vida e Carreira

associe o aprendizado com o acesso a uma plataforma que aproximará você de oportunidades no mundo do trabalho.

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Conheça todas as unidades que você terá acesso para estudo.

*Nem todas as unidades poderão oferecer este curso.
  • Blumenau
  • Jaraguá do Sul
  • Joinville | Anita Garibaldi
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  • São Bento do Sul

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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 promove a interconexão, no ambiente digital, de materiais de estudos autoinstucionais e encontros síncronos com mentor e um encontro com o professor especialista 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.

O aluno participará de experiências, de forma síncrona no ambiente digital, 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.

Você terá encontros síncronos semanais com um mentor, por área de conhecimento. O mentor o apoiará e orientará no seu percurso de aprendizagem, sendo a referência da área.

A participação nos encontros síncronos, em todos os casos, não gera controle de presença. Contudo, este é um momento importante para interagir com os demais alunos e com o mentor que está no ambiente digital.

Sim, para cada nanodegree você terá um encontro com o professor especialista naquele conteúdo. Caso não possa assistir o encontro ele será gravado e disponibilizado posteriormente.

Ao terminar o conteúdo de cada nanodegree, o aluno poderá realizar a avaliação online.

Ela será composta por 10 (dez) questões de múltipla escolha. O aluno terá 2h30 corridas para finalizar e enviar sua resposta. Será considerado aprovado o aluno que tiver desempenho igual ou superior a 70%.

Sim, a segunda e a terceira oportunidades de avaliação serão liberadas para acesso dos alunos.

Você deverá solicitar, via protocolo uma nova avaliação. O caminho para solicitação do protocolo é: em ULIFE (Aluno) clique em Menu> Serviços> Solicitações Online> Ed. Continuada. O valor do protocolo é de R$ 50,00.

Teremos duas avaliações, quais sejam:  AI e A2.

A avaliação 1 (A1) ocorrerá na problematização. Neste momento, o professor avaliará as competências intelectuais do aluno, aferindo se ele depreendeu o conteúdo apresentado no ambiente digital. Esta avaliação valerá de 0 (zero) a 50 (cinquenta) pontos.

A avaliação 2 (A2) se dará no momento da viagem. O professor verificará se o aluno mobilizou as competências socioemocionais esperadas para a realização da atividade. Esta avaliação valerá de 0 (zero) a 50 (cinquenta) pontos.

Você poderá realizar a avaliação integrada (AI), na data prevista no calendário do curso. Esta avaliação substituirá a menor nota, entre A1 e A2.

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

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