Sobre o curso

O curso de Pós-Graduação Lato Sensu em Inteligência Artificial, Big Data possui como objetivo geral qualificar profissionais, que atuem ou querem atuar, na área de tecnologia, seja como prestador de serviços de TIC ou gestor de órgãos e empresas. Neste contexto, complementa a formação de profissionais para lidarem com novas questões que envolvam a extração, manipulação e análise de dados. Serão apresentados ao pós-graduandos ferramentas e conhecimentos que auxiliam nessas ações objetivando a tomada de decisão. O especialista será um profissional capaz de analisar os problemas empresariais e a projetar, desenvolver e gerenciar projetos que demandam técnicas atuais para análise de grandes volumes de dados, de maneira a apoiar a empresa para que ela alavanque sua competitividade.

Webinário FGS

É um seminário online em vídeo, gravado ou ao vivo, que permite a interação da audiência via chat dentro do nosso AVA – Ambiente Virtual de Aprendizagem, a plataforma Orchestra/Classroom ou através da plataforma Google Meet, que permite interação síncrona. É um eficiente formato de apresentação e discussão de conteúdo para o aprendizado contínuo, constituindo-se um diferencial dos cursos Suprema/FGS EAD.

Ao concluir o curso, o estudante ou o profissional receberá o certificado de Pós-Graduação Lato Sensu em Inteligência Artificial, Big Data e Data Science para Negócios.

Público-alvo

Profissionais graduados que atuam ou desejam atuar na área de Tecnologia, seja como prestador de serviços de TIC ou gestor de órgãos e empresas.

Disciplinas

Disciplina 1: Introdução à Inteligência de Negócios

• Introdução à transformação digital
• Business Intelligence (BI)
• Utilização do BI na tomada de decisão
• Estratégia de negócios e o mercado de BI
• Características do BI
• Visualização e análise de dados

Disciplina 2: Big Data

• Introdução a Big Data
• Aplicação de Big Data
• Visualização de dados em big data
• Características de cenários de Big Data
• Pesquisa de mercado no mundo do big data e da tecnologia
• Big data: data driven e real time marketing

Disciplina 3: Data Science

• Introdução à ciência de dados
• Aplicações da ciência de Dados
• Ciência de dados e big data
• Ferramentas utilizadas em ciência de dados e Big Data
• Análise de Dados Utilizando Dashboards
• A legislação sobre a segurança da informação no Brasil

Disciplina 4: Inteligência Artificial

• Introdução à inteligência artificial
• Inteligência Artificial
• Estatística para Inteligência artificial
• Diferentes técnicas de IA
• Big data e inteligência artificial na produção
• Testes de turing

Disciplina 5: Machine Learning I

• Introdução à aprendizagem de máquina
• Abordagens de aprendizagem de máquina e principais tarefas
• Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
• Treinamento para aprendizagem de máquina
• Pré-processamento de dados
• Aprendizagem supervisionada: técnica baseada em instâncias

Disciplina 6: Machine Learning II

• Aprendizagem supervisionada : Técnica bayseana
• Aprendizagem supervisionada: aplicação de árvores para classificação e regressão
• Aprendizagem supervisionada: aplicação do kNN
• Aprendizagem supervisionada: redes neurais artificiais
• Aprendizagem não supervisionada: aplicação do k-means
• Aprendizagem não supervisionada: agrupamento
  

Trabalho de Conclusão do Curso - TCC (OPTATIVO)

Informações e Inscrições: (32) 2101-5039 (Pós-graduação Suprema)

A orientação se dará através de vídeos, aulas, materiais complementares e/ou fóruns de discussão com o tutor/professor, após contratação da disciplina extra de Metodologia da Pesquisa, acrescidos de mais dois meses de pagamento de mensalidades.

Disciplina 1: Introdução ao Método Científico:

• Métodos Científicos;
• Metodologia: do conhecimento prévio à síntese;
• Como selecionar a técnica apropriada ao seu objeto de estudo
• Hipóteses de Pesquisa.

Disciplina 2: Qualidade da Informação e Pesquisa em Bases de Dados:

• Fontes Confiáveis de Informação Acadêmica;
• Escolha de Fontes para Elaboração de Materiais.
• Pesquisa na Base de Dados SciELO.

Redação Científica: Tutorial e Acompanhamento para Elaboração do Trabalho de Conclusão de Curso do Estudante até o 12º mês
• Normatização do Trabalho de Conclusão de Curso;
• Elaboração do Trabalho de Conclusão de Curso no formato de Artigo Científico Original, Artigo de Revisão ou Artigo de Relato de Experiência que contenham propostas de intervenção na unidade escolar dos pós-graduandos;
• Acompanhamento e Tutoria para Elaboração de Artigos Científicos.

Local

CURSO EAD: PLATAFORMA OSCHESTRA CLASSROOM

Certificação MEC

• Cursos autorizados de acordo com a resolução MEC N° 1/2018
• Mesmo diploma do ensino presencial.

e-Biblioteca

Acervo disponível na biblioteca virtual acervo composto de aproximadamente 2500 (dois mil e quinhentos) livros digitais, bases de dados e outros recursos digitais disponibilizados pela biblioteca da IES

Documentação necessária para inscrição

Enviar para: posgraduacao@fgs.suprema.edu.br

• 1 foto 3X4;
• RG, CPF ou carteira do conselho regional (frente e verso);
• Título de eleitor (frente e verso);
• comprovante de residência;
• Diploma (frente e verso).