A Tecnologia em Inteligência Artificial aplicada à Ciência de Dados é uma área estratégica e inovadora que integra métodos computacionais avançados para transformar grandes volumes de dados em informações valiosas, apoiando a tomada de decisões de forma eficiente e precisa. Por meio de técnicas, como aprendizado de máquina, redes neurais, processamento de linguagem natural e visão computacional, a Inteligência Artificial amplia o potencial da Ciência de Dados, possibilitando a automação de processos analíticos e o desenvolvimento de sistemas preditivos e adaptativos, com aplicações em diversos setores, como saúde, finanças, indústria, educação, agronegócio e tecnologia da informação.
Diante da crescente demanda do mercado por profissionais qualificados, o curso prepara o aluno para interpretar dados, desenvolver soluções inteligentes e transformar informações em estratégias de negócio, aliando teoria e prática. Além disso, estimula o pensamento crítico, a inovação, a responsabilidade ética e a consciência sobre o impacto social das tecnologias, formando profissionais aptos a atuar de maneira sustentável em um mercado dinâmico e altamente valorizado.
05 semestres
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Formato: EAD
Duração: 2,5 (dois anos e meio) anos.
Curso com a mesma qualidade acadêmica, em um formato diferente e mais flexível.
• Certificações Intermediárias: o aluno recebe certificados de Desenvolvedor Front End com Ciência de Dados, Desenvolvedor BackEnd com Ciência de Dados, Desenvolvimento com Inteligência Artificial e Desenvolvimento em Aprendizagem de Máquina.
• Foco em Prática Profissional: Projetos de Aplicação Profissional envolvendo Fundamentos de Programação, Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina, Programação com Ciência de Dados e Sistemas Inteligentes.
• Alinhamento Tecnológico: o curso integra tecnologias atuais de programação, análise de dados, bancos de dados, computação em nuvem e frameworks de inteligência artificial, promovendo a aplicação prática em projetos reais. O foco é desenvolver soluções inteligentes, escaláveis e seguras, alinhadas às demandas do mercado e às boas práticas de engenharia de software, MLOps e governança de dados.
• Metodologia on-line: flexibilidade do ensino on-line.