Grupo Anchieta

Centro Universitário

Pós-Graduação EAD | Unianchieta + Faculdade de Tecnologia Rocketseat

Curso de Pós Graduação em Machine Learning

Uma imersão completa no desenvolvimento e aplicação de Inteligências Artificiais focado em prática e inovação tecnológica. A Pós-graduação em Machine Learning une a excelência acadêmica do UniAnchieta com os mais de 8 anos de expertise prática em tecnologia da Rocketseat.

Formação intensiva e focada

Um cronograma desenhado para quem não tem tempo a perder. Em apenas um semestre, você percorre toda a jornada dos fundamentos estatísticos aos modelos avançados de ensemble com uma metodologia que prioriza a aplicação prática imediata.

Expertise de quem vive o mercado

Conteúdo com a curadoria técnica da Faculdade de Tecnologia Rocketseat. São 8 anos de experiência formando os profissionais que as Big Techs procuram, agora aplicados em uma matriz curricular de Machine Learning junto com a excelência acadêmica da Unianchieta.

Aprendizado prático

Durante o curso, você desenvolve projetos reais utilizando as ferramentas líderes do mercado, como Scikit-Learn, CatBoost e LightGBM, culminando em um projeto final (Capstone) pronto para o seu portfólio profissional.

Especialização

Garanta o reconhecimento que sua carreira merece. Ao concluir o curso, você recebe o certificado de Pós-graduação Lato Sensu expedido pelo Centro Universitário UniAnchieta, unindo a agilidade do ecossistema tech com a solidez do ensino superior oficial.

Pronto para desenvolver e aplicar soluções em Machine Learning e Inteligência Artificial?

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Objetivo do curso

O curso de Pós-Graduação em Machine Learning – EAD tem como objetivo capacitar profissionais para compreender, desenvolver e aplicar soluções em Machine Learning e Inteligência Artificial, voltadas à análise de dados, automação de processos e apoio à tomada de decisão em diferentes contextos organizacionais.

A formação proporciona o domínio das principais técnicas, algoritmos, ferramentas e frameworks do ecossistema de Inteligência Artificial, preparando o profissional para atuar de forma estratégica, inovadora e orientada a dados, em consonância com as demandas do mercado e das organizações.

Além da formação técnica, o curso promove uma visão ética, crítica e responsável sobre o uso do Machine Learning e da Inteligência Artificial, considerando impactos sociais, regulatórios e organizacionais, formando profissionais aptos a enfrentar os desafios da transformação digital.

Público-Alvo

Desenvolvedores que desejam ampliar suas habilidades, Profissionais de TI em transição de carreira, Graduados em Computação, Sistemas de Informação e áreas afins, Profissionais que buscam atualização tecnológica.

Informações sobre o curso de Pós Graduação em Machine Learning

Início das aulas

Início imediato

Duração

até 6 meses, 360 horas

Coordenador(a)

Filipe Pires

E-mail

posgraduacao@anchieta.br

Grade Curricular

Introdução a Inteligência Artificial
Apresenta os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial, suas aplicações, áreas de atuação e impacto no mercado e na sociedade.
Estatística aplicada a Inteligência Artificial
Explora os principais conceitos estatísticos utilizados em IA, como probabilidade, distribuições, inferência e análise de dados.
Análise Exploratória de Dados
Ensina técnicas de exploração, visualização e compreensão de dados para identificação de padrões, tendências e insights relevantes.
Fundamentos de Aprendizado de Máquina
Aborda os princípios do machine learning, tipos de aprendizado (supervisionado e não supervisionado) e etapas de construção de modelos.
Meu primeiro modelo com Scikit-Learn
Apresenta a biblioteca Scikit-Learn na prática, orientando na criação, treinamento e avaliação do primeiro modelo de machine learning.
Regressão Linear Simples, Múltipla e Polinomial
Estuda técnicas de regressão para previsão de variáveis contínuas, aplicando diferentes abordagens e avaliando desempenho.
Classificação Árvore de Decisão e Naive Bayes
Explora algoritmos de classificação baseados em árvores de decisão e probabilidade, com aplicação prática em problemas reais.
Regressão Logística
Apresenta o modelo de regressão logística para problemas de classificação binária, interpretando resultados e métricas.
Algoritmos supervisionados - Tópicos complementares
Aprofunda conceitos e técnicas adicionais de aprendizado supervisionado, incluindo ajustes e validação de modelos.
Algoritmos de clusterização com K-Means
Ensina o método K-Means para segmentação de dados, identificando grupos com características semelhantes.
Clusterização Hierárquica
Aborda técnicas de agrupamento hierárico, construção de dendrogramas e análise de proximidade entre dados.
Dimensionalidade com PCA e t-SNE
Explora técnicas de redução de dimensionalidade para simplificação e visualização de dados complexos.
Algoritmos de regras de associação Apriori
Apresenta o algoritmo Apriori para descoberta de padrões e associações frequentes em bases de dados.
Tópicos Complementares
Discute temas avançados e tendências atuais em machine learning, ampliando a visão estratégica e técnica do aluno.
Métodos de ensemble em machine learning com Sklearn
Explora técnicas que combinam múltiplos modelos para melhorar a performance e reduzir erros.
Ensemble Random Forest, CatBoost e LightGBM
Apresenta algoritmos avançados de ensemble amplamente utilizados no mercado, com foco em performance e aplicações práticas.

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Por que escolher o curso de Pós Graduação em Machine Learning?

Profissionais qualificados nessa área ampliam suas oportunidades e se destacam no mercado. Nosso curso foi pensado para oferecer vantagens reais desde o primeiro dia.

Início Imediato das Aulas

Comece seus estudos agora mesmo, sem precisar esperar por uma nova turma.

Tempo de conclusão flexível

Estude no seu ritmo, com aulas atualizadas e conteúdo alinhado às demandas do mercado.

Desenvolva Habilidades para Liderar

Saia preparado para assumir responsabilidades e conduzir projetos relevantes na sua área.

Atuação Especializada

Ganhe conhecimentos práticos e teóricos para atuar com segurança e eficiência.

Políticas e Estratégias do Setor

Aprofunde-se em práticas e políticas do setor, com foco em soluções inovadoras e sustentáveis.

Certificação Reconhecida

Ao final, receba seu certificado de conclusão com reconhecimento acadêmico e profissional.

Investimento
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Certificação

Será fornecido certificado ao aluno que cumulativamente:

• Cumprir a carga horária total do curso;
• Obter aproveitamento conforme os critérios de avaliação;
• Alcançar, no mínimo, 75% de frequência em cada disciplina;
• Apresentar e obter conceito mínimo no Trabalho de Conclusão de Curso (opcional) *

Informações Regulamentares

*Em acordo com a Resolução CNE/CES nº 1, de 6 de abril de 2018, que estabelece diretrizes e normas para a oferta dos cursos de pós-graduação lato sensu denominados cursos de especialização, no âmbito do Sistema Federal de Educação Superior, o UniAnchieta prevê como opcional ao aluno a realização e entrega do TCC para obtenção da especialização em nível Pós-Graduação lato sensu. Aos alunos que não possuem, no mínimo, diploma de curso de Graduação, ao final do curso de Graduação, ao final do curso serão emitidos certificados de Capacitação pela conclusão e aprovação em cada respectivo Módulo.

*Em conformidade com o Art. 1o da Resolução CNE/CES 01/2018, somente os alunos portadores de diploma e histórico de curso de Graduação estão aptos a ingressar em curso de especialização nível Pós-Graduação lato sensu. Aos alunos que não possuem, no mínimo, diploma de curso de Graduação, ao final do curso serão emitidos certificados de Capacitação pela conclusão e aprovação em cada respectivo Módulo.

Perguntas Frequentes

Tire suas dúvidas sobre a Pós-Graduação EAD em Machine Learning

1. O que é a Pós-Graduação em Machine Learning do UniAnchieta?
É uma especialização lato sensu, 100% EAD, com carga horária de 360 horas. O curso é focado em capacitar profissionais para desenvolver algoritmos, modelos preditivos e sistemas inteligentes que aprendem com dados, utilizando técnicas avançadas de Inteligência Artificial e Ciência de Dados.
2. Qual a tradição do UniAnchieta e sua nota na avaliação do MEC?
O UniAnchieta possui mais de 80 anos de história e tradição no ensino. Somos uma das poucas instituições de ensino superior no interior paulista que detém Nota Máxima (5) na avaliação institucional do MEC, o que garante que seu certificado terá o peso de uma formação de excelência.
3. O certificado do curso é reconhecido nacionalmente?
Sim. O certificado de Especialista em Machine Learning é reconhecido pelo MEC e possui validade em todo o território nacional, sendo um diferencial competitivo para vagas em empresas de tecnologia, bancos, indústrias 4.0 e startups.
4. Quando posso iniciar o curso e qual é a sua duração?
O início é imediato. Após a confirmação da matrícula, você já recebe acesso ao conteúdo. A duração prevista para conclusão é de 6 meses, podendo ser estendida em até 12 meses, permitindo que você estude no seu próprio ritmo.
5. O curso é totalmente online?
Sim. A metodologia é 100% EAD. Você acessa as videoaulas, materiais de apoio e realiza as avaliações através do Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) do UniAnchieta, com total flexibilidade de horários.
6. Quem pode se inscrever no curso?
Graduados em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharias, Estatística, Matemática, Física e profissionais de áreas correlatas que desejam migrar para a área de IA ou aprofundar conhecimentos em análise preditiva e automação inteligente.
7. Quais os principais temas abordados no curso?
Fundamentos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina; Linguagens de Programação aplicadas (Python/R); Deep Learning e Redes Neurais; Mineração de Dados e Big Data; Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Visão Computacional; Ética e Governança em IA.
8. Por que a especialização em Machine Learning é estratégica no mercado atual?
A Inteligência Artificial é a tecnologia central da Quarta Revolução Industrial. Segundo o Fórum Econômico Mundial, carreiras ligadas à IA e Dados estão no topo das profissões com maior crescimento até 2030. Empresas de todos os setores buscam automatizar processos e extrair inteligência de seus bancos de dados.
9. Como está o mercado de trabalho para especialistas nesta área?
Há um "apagão" de talentos na tecnologia. Levantamentos do LinkedIn e da Brasscom indicam que a demanda por especialistas em IA e Machine Learning supera em muito a oferta de profissionais qualificados, resultando em alta empregabilidade e oportunidades de trabalho remoto para empresas globais.
10. Qual o impacto salarial para quem tem essa formação?
De acordo com o Guia Salarial da Robert Half, especialistas em Machine Learning e Cientistas de Dados possuem algumas das maiores remunerações do setor de tecnologia, com salários que podem ser até 40% superiores aos de desenvolvedores generalistas.
11. Quais são as oportunidades profissionais após a formação?
Engenheiro de Machine Learning; Cientista de Dados; Arquiteto de Soluções de IA; Analista de Modelagem Preditiva; Consultor de Transformação Digital; Pesquisador em Inovação Tecnológica.
12. O curso aborda ferramentas práticas do mercado?
Sim. O conteúdo é estruturado para que o aluno compreenda a aplicação prática de bibliotecas e frameworks utilizados pelo mercado, como Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
13. Preciso saber programar para fazer o curso?
É recomendável que o aluno tenha noções básicas de lógica de programação e matemática/estatística, pois o curso aprofunda o uso dessas ferramentas para a construção de modelos de aprendizado.
14. Essa pós-graduação soma pontos para concursos?
Sim. Como é um curso de pós-graduação lato sensu reconhecido pelo MEC, o título pode ser utilizado para pontuação em provas de títulos em concursos públicos, conforme o edital de cada certame.
15. Quais são as fontes dos dados citados?
Os dados de mercado e tendências são baseados em estudos do Fórum Econômico Mundial, Brasscom, LinkedIn Workplace Learning, Guia Salarial Robert Half e relatórios da IDC Brasil.

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