Sobre o Curso

O curso de Pós-Graduação em Tecnologias Disruptivas irá formar um profissional capaz de inovar e se antecipar às mudanças de mercado viabilizando oportunidades de negócios e empregos. Ao se capacitar em ciência de dados, inteligência artificial, blockchain e IoT o profissional estará preparado para inovar em produtos e serviços que combinem essas Tecnologias Disruptivas criando novos mercados e desestabilizando concorrentes. Os mercados impactados por estas tecnologias apresentam um maior crescimento, criam mais empregos, são mais dinâmicos e mais revolucionários.

Professores que são referência no mercado irão capacitar os alunos nestas tecnologias e isto irá envolver o conhecimento de programação, APIs, frameworks, algoritmos, ferramentas e bibliotecas de plataformas como Google TensorFlow, IBM Watson, Hyperledger, Microsoft Azure, Blockchain, Ethereum, Solidity, Amazon AWS, Keras, scikit-learn, Hadoop, Arduino. O curso está em constante alinhamento com as demandas do mercado e evolução tecnológica.

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Objetivos

Desenvolver nos profissionais o conhecimento das tecnologias e os modelos fundamentais para o desenvolvimento de soluções em Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Blockchain, Big Data e IoT;

Compreender os mecanismos, frameworks, algoritmos e metodologias usadas no desenvolvimento de software para estes sistemas;

Aprender a desenvolver e analisar algoritmos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada para Machine Learning, Deep Learning e Reinforcement Learning aplicadas a Processamento de Linguagem Natural (NPL), Visão computacional, Computação Cognitiva, Análise de Sentimentos, Chatbots dentre outras aplicações.

Desenvolver soluções para diferentes ecossistemas e plataformas de Blockchain: Ethereum, Hyperledger, Tokens, DLTs, Moedas Virtuais.

O Profissional

O profissional sairá deste curso com o conhecimento técnico necessário para combinar diversas tecnologias disruptivas promovendo a inovação em sua área de atuação.

Pré-Requisitos

Graduação em instituição de ensino superior reconhecida pelo Ministério da Educação (MEC)

Público Alvo

Profissionais de Tecnologia da Informação e Comunicações - TIC (Analistas de Sistemas, Bacharéis em Sistemas de Informação, Ciência da Computação, Engenharia da Computação e Tecnólogos em Processamento de Dados ou em Redes de Computadores), Engenheiros Elétricos, Engenheiros de Redes, Tecnólogos em Telecomunicações e Jogos Digitais.

Profissionais que estejam engajados ou que queiram se engajar no desenvolvimento em tecnologias como Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Blockchain e Internet das Coisas.

Profissionais que estejam empreendendo em startups e buscam oportunidades tecnológicas que criem mercados e serviços.

Tomadores de decisões e analistas de áreas de negócio que precisam elevar seu conhecimento em big data analytics e sistemas inteligentes para inovação em sua área de atuação.

Profissionais que queiram ampliar o seu conhecimento técnico por intermédio de um desenvolvimento progressivo em diferentes segmentos tecnológicos e que possuem um alto potencial de sinergia disruptiva.

Metodologia de Aplicação

As aulas acontecerão duas vezes por semana e serão remotas no formato telepresencial ao vivo com cada professor utilizando a plataforma online do Blackboard Collaborate. O conteúdo de todas as aulas online fica gravado e o aluno pode rever as aulas a qualquer momento.

Ao longo do curso, o aluno aplicará, em situações práticas e em estudos de caso reais os ensinamentos absorvidos. As aulas são expositivas e demonstrativas, com tarefas individuais e em grupo com foco na prática.

Em todas as disciplinas o aluno será avaliado por entregáveis como estudos de caso, pitches, BMC (business model canvas) e dashboards em diferentes ferramentas e plataformas de desenvolvimento vistas ao longo do curso. Não temos provas e nem TCC (Trabalho de Conclusão de Curso).

Mercado de Trabalho

Alta competitividade do mercado de tecnologia e a rapidez das mudanças exigirão um desempenho cada vez mais eficaz dos profissionais desta indústria, seja nas grandes empresas nacionais e multinacionais ou nas pequenas e médias empresas

Inteligência artificial, Blockchain e IoT são tecnologias de disrupção de mercados. Disrupção se traduz em um produto ou serviço que cria um novo mercado e desestabiliza os concorrentes que antes o dominavam. É geralmente algo mais simples, mais barato do que o que já existe, ou algo capaz de atender um público que antes não tinha acesso ao mercado. Os mercados impactados por estas tecnologias apresentam um maior crescimento, são mais dinâmicos e mais revolucionários do que a maioria dos mercados de produtos de consumo. O crescimento vertiginoso destas novas tecnologias seja em hardware ou software tem aberto várias oportunidades para desenvolvedores e empreendedores.

Matriz Curricular

  • Análise de Dados e Inferência Estatística com Python
  • Aprendizado Supervisionado -  Machine Learning em IA
  • Data Discovering e Data Visualization
  • Aprendizado Não-supervisionado em IA
  • Deep Learning -  supervisionado e não-supervisionado em IA
  • Computação Cognitiva: Análise de Sentimentos com IA
  • Chatbot com IA
  • Plataformas de BIG DATA
  • Plataformas de IOT
  • Distributed Algorithms com Blockchain
  • Decentralized Ledger Technologies (DLT) com Blockchain
  • Smart Token e ICO (Initial Coin Offering) com Blockchain
  • Blockchain para Moedas Virtuais
  • Implementação de um Smart Contracts Ethereum
  • Implementar Cases de Mercado em Blockchain

Matriz Curricular

  • Introdução as Tecnologias de Ciência de Dados
  • Análise Exploratória e Visualização de Dados
  • Softwares para uso em Ciência de Dados I
  • Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão I
  • Softwares para uso em Ciência de Dados
  • Data Mining e Machine Learning I
  • Softwares para uso em Ciência de Dados III
  • Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão II
  • Data Mining e Machine Learning II
  • Big Data e Ecossistema Hadoop
  • Tópicos Avançados em Machine Learning e Deep Learning
  • Projeto aplicado e Tópicos Avançados em Métodos Estatísticos para Ciência de Dados
Cada disciplina tem carga horária de 100 horas.
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Matriz Curricular
  • Introdução as Tecnologias de Ciência de Dados
  • Análise Exploratória e Visualização de Dados
  • Softwares para uso em Ciência de Dados I
  • Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão I
  • Softwares para uso em Ciência de Dados
  • Data Mining e Machine Learning I
  • Softwares para uso em Ciência de Dados III
  • Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão II
  • Data Mining e Machine Learning II
  • Big Data e Ecossistema Hadoop
  • Tópicos Avançados em Machine Learning e Deep Learning
  • Projeto aplicado e Tópicos Avançados em Métodos Estatísticos para Ciência de Dados
Cada disciplina tem carga horária de 50 horas.