MBA UFSCar

Machine Learning in Production

Capacite-se com uma formação ampla, unindo a Solidez Acadêmica com o Know-How que o mercado exige e esteja preparado para atuar em um dos mercados mais promissores da atualidade: Engenharia de Machine Learning e Big Data

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Um curso baseado no melhor que a Academia e o Mercado têm a oferecer

Unimos a Solidez Acadêmica da UFSCar com o Know-How de renomados especialistas do mercado com o objetivo de capacitar e instrumentalizar profissionais a fim de torná-los prontos para lidar com situações reais.

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Duração estimada

18 meses

Considerando dedicação média de 8 horas por semana

início das aulas

Março de 2021

Inscreva-se hoje mesmo e garanta sua vaga!

modalidade

100% Online

Aulas síncronas quinzenais com transmissão ao vivo

Conheça Nosso Time

Além de renomados professores da UFSCar, convidamos profissionais de destaque no Mercado e de renomadas instituições de Ensino Nacionais e Internacionais como forma de garantir o equilíbrio entre as práticas de mercado e a visão acadêmica

Coordenação

O curso tem como premissa principal uma abordagem colaborativa e de construção coletiva do conhecimento, por isso a coordenação é compartilhada por sete membros.

conheça os coordenadores

Professores

Cada Componente Curricular do curso é ministrado por uma dupla de professores, sendo um professor Doutor e outro especialista de mercado na temática abordada.

Lista completa de docentes convidados será divulgada em breve!

Componente Curricular

Componente Curricular

Componente Curricular

Componente Curricular

Componente Curricular

docentes acadêmicos

docente acadêmico

docente acadêmico

docente acadêmico

docente acadêmico

representantes de mercado

representante de mercado

representantes de mercado

representantes de mercado

representante de mercado

Componente Curricular

DOCENTE ACADÊMICO

REPRESENTANTE DE MERCADO

Algoritmos e Estruturas de Dados no Big Data

Programação e Desenvolvimento Dirigido por Testes

Padrões de Projeto

Sistemas Distribuídos

Gestão Disruptiva de Pessoas

Marcela Xavier Ribeiro

UFSCar

Mário Felice

UFSCar

Diego Macena

Semantix

Carlos Pereira Lopes

Raccoon

Auri Vicenzi

UFSCar

Pedro Travi

Santander

Valter Camargo

UFSCar

Edison Silva Jr

Arquivei

Fredy João Valente

UFSCar

Felipe Alcantara

LuizaLabs

Thiago Abbruzzese

Cloudera

Roniberto Morato do Amaral

UFSCar

Alex Bertoldi

Bertoldi Nagao

Componente Curricular

Componente Curricular

Componente Curricular

Componente Curricular

Componente Curricular

docentes acadêmicos

docentes acadêmicos

docente acadêmico

docentes acadêmicos

docente acadêmico

representante de mercado

representante de mercado

representantes de mercado

representantes de mercado

representante de mercado

Componente Curricular

DOCENTE ACADÊMICO

REPRESENTANTE DE MERCADO

Aprendizado Supervisionado

Aprendizado Não-Supervisionado

Deep Learning

Ciclo de Vida do Modelo

Gestão Disruptiva de Pessoas

Marcela Xavier Ribeiro

UFSCar

Rafael Izbicki

UFSCar

Gabriel Gomes

GLOBO

Heloisa Camargo

UFSCar

Diego Silva

UFSCar

Felipe Simões

Santander

Ricardo Cerri

UFSCar

José Neto

GENOA CAPITAL

Heloisa Camargo

UFSCar

Alessandro Zito

ITI UFSCar

Bruno Andrade

Santander

André Mariotti

Santander

Roniberto Morato do Amaral

UFSCar

Alex Bertoldi

Bertoldi Nagao

Componente Curricular

Componente Curricular

Componente Curricular

Componente Curricular

Componente Curricular

docentes acadêmicos

docentes acadêmicos

docente acadêmico

docentes acadêmicos

docente acadêmico

representante de mercado

representante de mercado

representante de mercado

representantes de mercado

representantes de mercado

representante de mercado

Componente Curricular

DOCENTE ACADÊMICO

REPRESENTANTE DE MERCADO

DevOps

Containers

Model Serving

Cloud Computing

Gestão Disruptiva de Pessoas

Daniel Lucrédio

UFSCar

Auri Vicenzi

UFSCar

Alexandre Minato

Santander

Daniel Lucrédio

UFSCar

Auri Vicenzi

UFSCar

Matheus Vinicius

Santander

Divulgação em Breve

Diogo Kato

AWS

Murilo Naldi

UFSCar

Marilde Santos

UFSCar

Tharsis Novaes

AWS

Alexandre Minato

Santander

Roniberto Morato do Amaral

UFSCar

Alex Bertoldi

Bertoldi Nagao

conheça alguns exemplos

Colaboradores

Todos os profissionais responsáveis por ministrarem as aulas e coordenarem o curso são notáveis em suas áreas de conhecimento, seja na academia ou no mercado.

CONHEÇA TODOS OS NOMES

Conheça tudo sobre o curso

Separamos as informações mais relevantes para você

Proposta do Curso

O curso de Machine Learning in Production (MLP) foi concebido a partir de uma Proposta Pedagógica Inovadora baseada em um formato híbrido que harmoniza interações online ao vivo e atividades assíncronas, fundamentadas no modelo de Educação a Distância (EaD) da UFSCar.

Tem como objetivo fornecer uma formação ampla na área de Engenharia de Machine Learning e Big Data, o curso está alinhado com a proposta do Programa ITI UFSCar que resulta de parcerias estabelecidas por Pesquisadores da UFSCar com Profissionais de destaque no Mercado, e Pesquisadores de outras Renomadas Instituições de Ensino nacionais e internacionais.

Diferenciais

Diferente de cursos convencionais, os cursos do ITI UFSCar não são estruturados em disciplinas isoladas e sim em Componentes Curriculares inter-relacionados, favorecendo uma maior integração entre os conteúdos e aplicabilidade em projetos reais, a partir do uso de cases de mercado para proporcionar situações de aprendizagem.

Todos os Componentes Curriculares são ministrados por dois Professores, um pesquisador acadêmico e um profissional de mercado que possua reconhecida experiência acerca do conteúdo abordado, tendo como foco o estudo de iniciativas que possuam como matéria prima principal Informação, Tecnologia e Inovação para Negócios, proporcionando uma formação ampla, com respaldo acadêmico, e alinhada com as perspectivas de mercado.

Metodologia

O curso foi concebido a partir da utilização de metodologias ativas de resolução de problemas, baseado em um formato híbrido que harmoniza interações online ao vivo e atividades assíncronas, 100% online, fundamentadas no modelo de Educação a Distância (EaD) da UFSCar:

Intercâmbio Frequente de Informações

As atividades privilegiam discussões através de fóruns online, compartilhamento de informações, dinâmicas colaborativas e interações em grupo e com profissionais de destaque no mercado. Tudo isso visando um aprendizado mais leve e prazeroso.

Conteúdo Multimídia e Gamificação

As atividades virtuais são realizadas com base em diferentes tipos de mídias (textos, vídeos, podcasts, infográficos). As tarefas são interativas e pautadas em princípios da gamificação, como: ciclos avaliativos, trajetória personalizada e engajamento por meio de missões e desafios.

Avaliações Com Situações Reais

As avaliações são por competência e buscam sistematizar os conteúdos estudados e direcionar sua aplicação em situações práticas. E ao fim de cada módulo é realizada uma avaliação baseada em cases de mercado, analisando a participação de cada aluno.

O Que Você Irá Aprender

O curso é estruturado em 3 módulos temáticos, cada um deles composto por 4 Componentes Curriculares que se complementam e favorecem o desenvolvimento de soft skills e competências técnicas especializadas.

Engenharia de Software para Big Data

Algoritmos e Estruturas de Dados no Big Data

Programação e Desenvolvimento Dirigido por Testes

Padrões de Projeto

Sistemas distribuídos

Introdução ao Machine Learning

Aprendizado Supervisionado

Aprendizado Não-Supervisionado

Deep Learning

Ciclo de Vida do Modelo

Engenharia de Machine Learning

Devops

Containers

Model Serving

Cloud Computing

Projeto de Inovação (TCC)

Desenvolva um projeto em contexto de aplicação real, que conduzirá o aprendizado desde o início do curso e colabora para uma maior articulação com as demandas de mercado.

Carga Horária

A carga horária total do curso é de 556 horas, distribuídas em um formato 100% online. Os encontros são realizados aos sábados, quinzenalmente, a partir de aula ao vivo, proporcionando a oportunidade de expansão de network, a partir da interação com renomados profissionais do mercado, e o desenvolvimento de dinâmicas visando sistematizar os conteúdos abordados.

A duração do curso é 18 meses, sendo desejado o comprometimento de aproximadamente 8 horas semanais dos cursistas para a realização das atividades virtuais. Desde o início do curso a aprendizagem é direcionada a partir de cases de mercado, e no último módulo será realizado Projeto de Inovação, após a finalização dos três módulos o cursista terá o prazo máximo de 3 meses para a conclusão e defesa do Projeto de Inovação, que será avaliado por uma banca composta por profissionais de mercado e acadêmicos.

Distribuição da Carga Horária Total

Componentes Curriculares

Projeto de Inovação (TCC)

Carga Horária Total

100 horas

456 horas

556 horas

Distribuição da Carga Horária do Trabalho de Conclusão de Curso

Módulo Engenharia de Software para Big Data

Módulo Introdução ao Machine Learning

Engenharia de Machine LearningInovação

152 horas

152 horas

152 horas

Preparação e Defesa do TCC

100 horas

Processo Seletivo e Matrícula

Por se tratar de um curso com um número limitado de vagas, e buscando o alinhamento dos cursistas com o perfil do público alvo esperado, é realizado um processo seletivo baseado na análise de perfil dos candidatos interessados. As informações enviadas pelo candidato e o resultado do processo seletivo serão mantidas em caráter confidencial e divulgadas somente ao e-mail cadastrado. O tempo estimado para a análise de perfil é de aproximadamente 48h úteis, o processo seletivo é fundamentado em 4 etapas:

Pré-matrícula

Através do formulário nesta página. Inscreva-se agora!

Análise do Perfil do Candidato

Caso o candidato atenda a todos os critérios definidos e possua o perfil almejado para o curso, de acordo com o número de vagas disponíveis, sua aprovação no processo seletivo será validada, cabendo o cumprimento das exigências da etapa 4 para efetivação da matrícula. Nesta etapa a coordenação de curso poderá entrar em contato solicitando o agendamento de uma entrevista (presencial ou remota) e envio de documentos complementares.

Aprovação

Em caso de aprovação, o candidato receberá um e-mail com as informações para a criação do plano financeiro e efetivação da matrícula.

Matrícula

Esta etapa consiste na escolha do plano financeiro, pagamento e envio da documentação obrigatória:

Formulário de matrícula;

Comprovante de pagamento da Taxa de Matrícula;

Cópia do diploma de ensino superior e do respectivo histórico escolar;

Cópia da carteira de motorista ou documento de identidade e CPF.

Temos descontos especiais para grupos e empresas parceiras!

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Bolsas de Estudo

Serão oferecidas Bolsas de Estudos, numa proporção de até 10% das matrículas efetivadas, a serem distribuídas considerando os seguintes critérios:

50% do total de bolsas será destinado para ampla concorrência e os outros 50% para servidores integrantes do quadro de pessoal permanente da UFSCar;

É necessário o pagamento da taxa de matrícula para participar do processo seletivo de bolsas;

Os candidatos à bolsa deverão preencher o formulário eletrônico e enviar a documentação dentro do prazo solicitado;

O processo de seleção de bolsas será realizado considerando as justificativas apresentadas e o alinhamento dos candidatos com o perfil do público alvo do curso.

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Um Novo Edital para Concessão de Bolsas será divulgado para as Turmas de 2021.

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Reconhecimento e prestígio no mercado de trabalho;

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Os skills aprendidos neste curso nunca foram tão relevantes, desde inovação até planejamento, mas principalmente saber o que somos e onde estamos, para assim entender onde estão as oportunidades.

Arthur Rufino

CEO da JR Diesel
Professor Convidado no ITI MBA

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*Serão oferecidas Bolsas de Estudos Parciais (25%, 50% e 70% de desconto) numa proporção de até 20% das vagas. Os candidatos às Bolsas de Estudos deverão preencher o formulário eletrônico que nossa equipe entrará em contato com todas as informações, ou seguir as orientações descritas no Edital para Concessão de Bolsas.

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