Engenharia de Dados + Extensão em Inteligência Artificial

Sobre o curso

O curso de Engenharia de Dados com Extensão em Inteligência Artificial é um programa inovador criado para atender as demandas do mercado atual de informação e inovação. Este curso permite aos alunos adquirirem uma formação sólida em Engenharia de Dados, enquanto ao mesmo tempo desenvolvem competências em Inteligência Artificial, sem precisar dedicar mais anos de estudo para isso.

Logo nos primeiros semestres o estudante já entra em contato com a Extensão em Inteligência Artificial, adquirindo um conhecimento interdisciplinar e prático em conceitos essenciais de análise de dados, automação e uso ético da IA aplicada a diferentes áreas. Esta integração de conhecimentos alimentará uma maior compreensão das matérias, impulsionará o desenvolvimento de habilidades valorizadas e aumentará a empregabilidade dos graduados.

A formação é estruturada de forma integrada à matriz curricular do curso, utilizando os componentes eletivos previstos nos quatro primeiros semestres da graduação. Dessa forma, não há aumento da carga horária total nem do tempo de duração do curso. O diploma de graduação é em Engenharia de Dados e o aluno também recebe um certificado de Extensão em Inteligência Artificial após a conclusão do segundo ano do curso, agregando valor ao currículo ainda durante a graduação.

Mercado de Trabalho

A combinação de Engenharia de Dados com Inteligência Artificial representa uma vantagem competitiva significativa no mercado de trabalho atual. Os graduados neste programa são capazes de construir e manter infraestruturas avançadas de dados, gerar insights estratégicos e aplicar soluções de IA de forma eficaz e inovadora, tornando-os altamente procurados em empresas de diferentes setores que dependem da análise de dados em grande escala. O diferencial de um profissional formado em Engenharia de Dados com Extensão em Inteligência Artificial é sua capacidade de transformar dados brutos em ativos de valor, respondendo às demandas contemporâneas de maneira eficaz e segura.

Competências e habilidades que serão desenvolvidas

  • Programação avançada para Engenharia de Dados (Python, R e Scala)
  • Arquitetura de Big Data (Hadoop, Spark e Ecossistemas de Nuvem)
  • Modelagem e Administração de Bancos de Dados (SQL e NoSQL)
  • Construção e Otimização de Pipelines de Dados (ETL/ELT)
  • Computação em Nuvem (Cloud Computing) e Segurança da Informação
  • Fundamentos de Machine Learning e Inteligência Artificial
  • Data Mining e Análise Estatística
  • Governança de Dados (LGPD) e Ética no uso da informação
  • Aplicação de conceitos e soluções de Inteligência Artificial no contexto profissional
  • Identificação de oportunidades de uso da IA
  • Dialogo estratégico com equipes técnicas
  • Resposta eficaz às demandas do mercado contemporâneo

Matriz curricular

+1º Semestre
  • Ambientação em tecnologia da informação
  • Introdução à engenharia
  • Ética e direitos humanos: diversidade, inclusão e sustentabilidade
  • Desenho técnico
  • Cálculo i
  • Atividade presencial interdisciplinar i - engenharia de dados
  • Atividades extensionistas i - engenharia de dados
  • Avaliação interdisciplinar i - engenharia de dados
  • Fundamentos de inteligência artificial
+2º Semestre
  • Física geral i
  • Química geral
  • Libras - língua brasileira de sinais
  • Programação para engenharia
  • Cálculo ii
  • Atividade presencial interdisciplinar ii - engenharia de dados
  • Atividades extensionistas ii - engenharia de dados
  • Machine learning aplicado
+3º Semestre
  • Física geral ii
  • Álgebra linear
  • Química aplicada
  • Equações diferenciais
  • Cálculo iii
  • Atividade presencial interdisciplinar iii - engenharia de dados
  • Atividades extensionistas iii - engenharia de dados
  • Ia generativa e grandes modelos de linguagem
+4º Semestre
  • Física geral iii
  • Mecânica dos materiais
  • Estatística e probabilidade
  • Métodos numéricos
  • Geometria analítica
  • Atividade presencial interdisciplinar iv - engenharia de dados
  • Atividades extensionistas iv - engenharia de dados
  • Projetos aplicados em inteligência artificial
+5º Semestre
  • Termodinâmica
  • Eletromagnetismo
  • Mecânica dos fluidos
  • Ciência dos materiais
  • Resistência dos materiais
  • Atividade presencial interdisciplinar v - engenharia de dados
  • Atividades extensionistas v - engenharia de dados
+6º Semestre
  • Dinâmica
  • Algoritmos e estruturas de dados
  • Controle e automação
  • Circuitos elétricos
  • Arquitetura de dados e sistemas distribuídos
  • Atividade presencial interdisciplinar vi - engenharia de dados
  • Atividades extensionistas vi - engenharia de dados
+7º Semestre
  • Processamento de grandes volumes de dados (big data processing)
  • Sistemas de streaming de dados (kafka e event-driven)
  • Banco de dados não relacionais (nosql)
  • Otimização e performance de consultas
  • Ingestão e transformação de dados (etl e elt)
  • Atividade presencial interdisciplinar vii - engenharia de dados
  • Atividades extensionistas vii - engenharia de dados
+8º Semestre
  • Orquestração de workflows (airflow, dbt e ferramentas modernas)
  • Data lakes, data warehouses e lakehouses
  • Qualidade de dados e data observability
  • Gestão de metadados e catálogos de dados
  • Governança de dados, ética e compliance
  • Atividade presencial interdisciplinar viii - engenharia de dados
  • Atividades extensionistas viii - engenharia de dados
+9º Semestre
  • Segurança de dados e arquiteturas zero trust
  • Mlops: ciclo de vida de modelos de machine learning
  • Modelagem preditiva e treinamento de modelos em escala
  • Apis, microserviços e integração de modelos em produção
  • Computação em nuvem para engenharia de dados (aws, azure, gcp)
  • Trabalho de conclusão de curso i - engenharia de dados
  • Atividade presencial interdisciplinar ix - engenharia de dados
  • Atividades extensionistas ix - engenharia de dados
  • Estágio supervisionado i - engenharia de dados
  • Avaliação interdisciplinar ii - engenharia de dados
+10º Semestre
  • Data fabric e data mesh: novas arquiteturas de dados
  • Otimização de custos em ambientes de dados
  • Automação e infraestrutura como código (terraform, docker, kubernetes)
  • Inteligência artificial generativa aplicada a dados
  • Trabalho de conclusão de curso ii - engenharia de dados
  • Atividade presencial interdisciplinar x - engenharia de dados
  • Atividades extensionistas x - engenharia de dados
  • Estágio supervisionado ii - engenharia de dados

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Semipresencial

Bacharelado 5 anos

De R$ 618,75

por R$ 123,75

( pontualidade )

Pagamento por: cartão de crédito / pix / boleto