Pós-Graduação EAD

Engenharia de Machine Learning

date_range 8 meses
schedule 360 horas
phone_android 100% online
verified_user Reconhecido pelo MEC
military_tech Qualidade Unyleya
Faixa 6
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Sobre o Curso

A área de Engenharia de Machine Learning (ML) está no centro da revolução da inteligência artificial e tem tido um impacto significativo em diversos setores. Trata-se de um campo multidisciplinar que combina princípios de ciência da computação, estatística, matemática e inteligência artificial para desenvolver algoritmos e sistemas capazes de aprender a partir de dados. Essa área tem ganhado destaque tanto no Brasil quanto no mundo, impulsionada pelo avanço da tecnologia, o aumento do acesso a grandes volumes de dados (Big Data) e a necessidade de extrair insights e tomar decisões baseadas em dados de forma eficiente. Os produtos e resultados desenvolvidos por esses profissionais agregam grande valor para a área tecnológica das empresas. Nota-se que o mercado profissional da área de Engenharia de ML tem avançado constantemente no Brasil e no mundo. Esse crescimento está relacionado com alguns aspectos específicos desse mercado. Dentre esses aspectos, os mais importantes são: Crescimento do ecossistema de startups: O Brasil tem visto um crescimento significativo no ecossistema de startups, muitas delas focadas em tecnologias de ML. Essas startups estão buscando profissionais qualificados em Engenharia de ML para impulsionar seu crescimento. Setores estratégicos: Diversos setores no Brasil, como finanças, varejo, saúde e agronegócio, estão investindo cada vez mais em soluções de ML para melhorar a eficiência operacional, a tomada de decisões e a experiência do cliente. Universidades e centros de pesquisa: As universidades brasileiras estão desenvolvendo programas profissionais voltados para a área de ML, oferecendo cursos de graduação e pós-graduação. Investimento em pesquisa e desenvolvimento: A maioria dos países desenvolvidos têm investido em pesquisa e desenvolvimento em ML, visando avançar nas áreas de inteligência artificial. Isso tem impulsionado o crescimento da área e a demanda por Engenheiros de ML. Setor de tecnologia: Grandes empresas de tecnologia, como Google, Facebook, Amazon, Microsoft e Apple, têm investido fortemente em ML e inteligência artificial. Elas desenvolvem produtos e serviços inovadores com base nessas tecnologias e buscam profissionais altamente qualificados para liderar suas iniciativas nessa área. Dentre as características desse curso de pós-graduação em Engenharia de Machine, pode-se destacar os seguintes: Aprendizado automático: O principal objetivo da Engenharia de ML é criar sistemas capazes de aprender automaticamente a partir de dados, sem serem explicitamente programados. O curso visa formar profissional com esse perfil para gerar grande valor para as empresas no mercado de trabalho. Diversidade de técnicas: Essa área engloba uma variedade de técnicas, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço e aprendizado profundo. O curso possibilitará que os profissionais desenvolvam amplo conhecimento sobre essas técnicas, as quais poderão ser utilizadas nas empresas nas quais trabalham. Engenharia de recursos: Antes de aplicar algoritmos de ML, é comum realizar o pré-processamento dos dados e a engenharia de recursos. Assim, o curso formará Engenheiros de ML responsáveis por reduzir recursos e custos agregando valor para os produtos desenvolvidos. Desenvolvimento de modelos e algoritmos: A Engenharia de ML envolve o desenvolvimento e treinamento de modelos que são capazes de generalizar padrões e realizar previsões ou classificações em novos dados. Esses modelos são produtos almejados por grandes empresas do mercado. Avaliação de desempenho: A avaliação adequada do desempenho dos modelos de ML é crucial. Por isso, Engenheiros de ML utilizam métricas importantes para construir modelos de Inteligência Artificial eficazes e confiáveis. Aplicações em diversos setores: A Engenharia de ML tem aplicações em uma ampla variedade de setores, incluindo saúde, finanças, manufatura, varejo, marketing, transporte, segurança, entre outros. Assim, o mercado de trabalho para esse profissional é extremamente amplo. Tendo como pano de fundo a discussão ora apresentada, a criação de uma pós-graduação em Engenharia de ML é justificada pela crescente demanda do mercado de trabalho por profissionais altamente qualificados nessa área. Podemos citar algumas razões que sustentam essa necessidade: Escassez de profissionais qualificados: Falta no mercado de trabalho profissionais com habilidades avançadas em Engenharia de ML. O mercado precisa de especialistas capazes de lidar com os desafios complexos relacionados ao desenvolvimento, implementação e otimização de sistemas de ML. Complexidade e demanda por conhecimentos especializados: A Engenharia de ML envolve conceitos e técnicas avançadas, como algoritmos de aprendizado, análise de dados, estatística, matemática e processamento de dados em grande escala. Uma pós-graduação nessa área oferecerá um currículo aprofundado, fornecendo aos alunos os conhecimentos e as habilidades necessárias para enfrentar esses desafios complexos. Evolução rápida do campo: O campo de ML está em constante evolução, com novos algoritmos, abordagens e técnicas sendo desenvolvidos regularmente. Uma pós-graduação oferece um ambiente propício para a atualização contínua de conhecimentos e o acompanhamento das últimas tendências, garantindo que os profissionais estejam preparados para as demandas em constante mudança do mercado. Exigências específicas de cargos e empresas: Muitas empresas têm requisitos específicos ao contratar profissionais de ML. Uma pós-graduação em Engenharia de ML pode fornecer aos candidatos uma vantagem competitiva ao se candidatarem a empregos que valorizam a especialização e o conhecimento avançado nesse campo. Maior diversidade de oportunidades de carreira: Uma pós-graduação em Engenharia de ML amplia as oportunidades de carreira dos graduados. Além de papéis técnicos, como cientistas de dados e engenheiros de ML, os profissionais com formação avançada têm a capacidade de buscar posições de liderança, pesquisa, consultoria e empreendedorismo na área de ML. Networking e colaboração: A pós-graduação em Engenharia de ML proporciona um ambiente de aprendizado que facilita o networking e a colaboração com professores e colegas de turma. Essas conexões podem abrir portas para oportunidades de trabalho, parcerias de pesquisa e acesso a projetos inovadores no campo da Engenharia de ML. Por fim, dada a grande carência do mercado de trabalho por profissionais especializados e altamente capacitados nessa área, uma pós-graduação em Engenharia de ML é altamente necessária. Essa especialização permitirá a formação de profissionais preparados para enfrentar os desafios complexos da área, explorar novas oportunidades de carreira e contribuir para o avanço e inovação no campo da inteligência artificial.

Conteúdos nesta página

Grade curricular

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

Trabalho de Conclusão de Curso - TCC (Optativa)* 60h
Carga Horária Total com TCC 420h

*O TCC é opcional e tem custo adicional.

O que o curso vai te possibilitar

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.

Como você vai estudar

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.

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.

Vantagens de estudar na Unyleya

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Acesse ferramentas como Word, Excel e PowerPoint gratuitamente durante todo o seu curso.

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Projetos de Iniciação Científica, Extensão e Pesquisa

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Perguntas Frequentes

Sim. A Unyleya é credenciada como Instituição de Ensino Superior pelo Ministério da Educação (MEC): Portaria nº 1663/2006 Portaria nº 721, de 20 de julho de 2016. Portaria nº 426, de 2 de setembro de 2016. As autorizações, assim como os indicadores, podem ser consultadas na página do MEC: 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.

Os cursos de Pós-Graduação oferecidos pela Unyleya são 100% online, pelo aplicativo ou pela internet. As atividades avaliativas são realizadas no Portal do Aluno.Não precisa participar de nenhum encontro presencial.

Os cursos oferecidos pela Unyleya possuem carga horária total média de 360 horas para o desenvolvimento dos conteúdos programáticos. A carga horária e demais informações estão disponíveis na página do curso.

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