Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
Curso de Pós-Graduação EAD em Aprendizado de Máquina (Machine Learning).
A partir de
6 meses
Tempo para conclusão
Nota Máxima no MEC
Portaria Nº 1.881 de 29/10/19
Informações do programa
Duração
12 meses
Carga horária
360 horas
Modalidade
100% online
Início
Imediato
Sobre o curso e para
quem ele é indicado
Forma profissionais aptos a desenvolver e implantar modelos de machine learning em produção — uma das áreas mais demandadas em bancos, varejo, healthtechs e governo no Brasil.
12
disciplinas
6 a 12 meses
no seu ritmo
100%
online
Cientistas de dados
Profissionais que querem aprofundar modelagem e ML.
Desenvolvedores e engenheiros de software
Profissionais migrando para IA e MLOps.
Analistas quantitativos
Atuantes em finanças, risco e fraude.
Profissionais de TI em transição
Quem busca entrar em IA com base sólida.
O que você irá dominar
estratégicas
Conteúdo desenhado para prepará-lo a liderar no setor, com aplicação prática desde o primeiro módulo.
- 01
Conceitos básicos em Python
- 02
Variáveis e operações
- 03
Leitura de arquivos e estruturas em Python
- 04
Banco de dados
O que você desenvolve neste curso
Competências, habilidades e objetivos formativos do programa.
- Competência · 01
Fundamentos matemáticos de ML
Estatística, álgebra linear e otimização aplicadas.
- Competência · 02
Modelos supervisionados e não supervisionados
Regressão, classificação, clustering e redução de dimensionalidade.
- Competência · 03
Deep learning e redes neurais
CNNs, RNNs e Transformers em PyTorch e TensorFlow.
- Competência · 04
MLOps e produção
Deploy de modelos, monitoramento e versionamento (MLflow, Docker).
- Competência · 05
ML responsável e LGPD
Mitigação de viés, explicabilidade e conformidade legal.
Certificação em 6 meses
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Onde este curso pode te levar
Cenário, oportunidades e cargos para quem se especializa nesta área.
R$ 12-30k
Faixa salarial
Muito alta
Demanda nacional
Bancos, fintechs e varejo
Setores que mais contratam
LLMs e GenAI
Tendência em alta
- 01
Engenheiro(a) de Machine Learning
Bancos, fintechs e marketplaces.
- 02
Cientista de dados sênior
Indústria, varejo e telecom.
- 03
Engenheiro(a) de MLOps
Empresas com modelos em produção.
- 04
Pesquisador(a) em IA
Centros de pesquisa e universidades.
- 05
Especialista em visão computacional
Indústria, segurança e agro.
- 06
Consultor(a) em IA aplicada
Projetos de transformação digital.
Como funciona este curso
Estrutura pedagógica, ritmo de estudo e recursos de aprendizagem.
- I01/06Setup
Setup do ambiente e nivelamento técnico
Configuração do stack (Python/Cloud/Git), nivelamento por trilhas opcionais e ambientação no laboratório online de ML supervisionado, não supervisionado e MLOps.
- II02/06Fundamentos
Fundamentos algorítmicos e teóricos
Bases matemáticas, algorítmicas e arquiteturais de ML supervisionado, não supervisionado e MLOps, com exercícios autocorrigidos e quizzes adaptativos.
- III03/06Hands-on
Hands-on com datasets e cenários reais
Notebooks, repositórios e desafios práticos em ML supervisionado, não supervisionado e MLOps, com revisão automática e code review entre pares.
- IV04/06Projeto
Projeto integrador end-to-end
Entrega de projeto autoral: pipeline ML do dado bruto ao deploy com métricas, versionado em GitHub e documentado com README profissional.
- V05/06Mentoria
Mentoria técnica e code review com a indústria
Mentorias online ao vivo (lives) com profissionais de mercado, code review assíncrono em PRs e canal de dúvidas técnicas no AVA.
- VI06/06Portfólio
Portfólio público e apresentação técnica
Encerramento com portfólio público em ML supervisionado, não supervisionado e MLOps, defesa do projeto e artigo técnico ou pitch deck.
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