Pós-Graduação EAD em Engenharia de Machine Learning

 8 meses
 360 horas
Faixa 6
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Objetivo

  • Fornecer Conceitos Fundamentais: Fornecer aos alunos uma compreensão sólida dos conceitos fundamentais em aprendizado de máquina, incluindo algoritmos, técnicas de modelagem e abordagens de otimização.

  • Desenvolver Habilidades Técnicas Avançadas: Capacitar os alunos com habilidades técnicas avançadas em programação, manipulação de dados, uso de bibliotecas de machine learning e implementação de algoritmos complexos.

  • Lidar com Grandes Conjuntos de Dados: Ensinar técnicas de pré-processamento, limpeza e manipulação de grandes volumes de dados (Big Data), preparando os alunos para lidar com conjuntos de dados do mundo real.

  • Aplicar Machine Learning em Problemas Complexos: Capacitar os alunos a aplicar eficazmente técnicas de machine learning em problemas complexos do mundo real.

  • Compreender a Matemática por Trás dos Modelos: Explorar os princípios matemáticos que sustentam os algoritmos de machine learning, incluindo estatística aplicada.

  • Avaliar e Otimizar Modelos: Ensinar técnicas de avaliação de desempenho de modelos, seleção de hiperparâmetros e otimização de modelos para garantir resultados robustos e eficazes.

  • Desenvolver Projetos Práticos: Oferecer oportunidades para os alunos aplicarem seus conhecimentos em projetos práticos, trabalhando em equipes para resolver problemas do mundo real com técnicas de machine learning.

  • Explorar Ética e Responsabilidade em Machine Learning: Abordar questões éticas, viés em dados, privacidade e responsabilidade no desenvolvimento e implementação de sistemas de machine learning.

  • Preparar para o Mercado de Trabalho: Preparar os alunos para as demandas do mercado de trabalho, capacitando-os com as habilidades e o conhecimento necessários para se destacarem como cientistas de dados, engenheiros de machine learning e profissionais afins.

Área de Conhecimento

Tecnologia da Informação

Público-alvo

Destina-se a profissionais das diversas áreas da Engenharia da Computação, Engenharia de Automação, Engenharia de Software, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Matemática Computacional e Aplicada, Economia, Estatística ou áreas relacionadas. Não é necessário nenhum pré-requisito para realizar este curso.

Metodologia

O processo de ensino e aprendizagem é focado no aluno e disponibiliza material didático em diversos formatos para que, independente das preferências do aluno, ele possa aproveitar ao máximo seu curso. O professor faz a gestão individualizada, acompanhando, avaliando e motivando o aluno durante sua caminhada.

As interações assíncronas entre professor e alunos, no material didático disponibilizado e nas atividades avaliativas acontece em todas as disciplinas, que são oferecidas sequencialmente, porém sem pré-requisitos entre elas.

ORGANIZAÇÃO CURRICULAR
DISCIPLINA
HORAS
Análise Preditiva e Data Mining
60h
Desenvolvimento Profissional
40h
Fundamentos de Computação em Nuvem
40h
DevOps e Infraestrutura como Código (IaC)
40h
Fundamentos de Ciência de Dados e Machine Learning
60h
Arquitetura de Software para ML
60h
Projeto de Machine Learning na Prática
60h
Carga Horária Total
360h
Certificação

A Faculdade Unyleya é credenciada como Instituição de Ensino Superior pelo Ministério da Educação – MEC, por meio da Portaria nº 1663/2006 e recredenciada pela Portaria nº 721, de 20 de julho de 2016. A denominação Faculdade Unyleya foi autorizada pelo MEC por meio da Portaria nº 423, de 02 de setembro de 2016. As autorizações, assim como os indicadores da Instituição, podem ser consultados na página específica do MEC, na internet: emec.mec.gov.br.

O Ministério da Educação, em virtude da pandemia, prorrogou por um ano os atos legais da Faculdade Unyleya, conforme a portaria que pode ser consultada aqui.

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INVESTIMENTO

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