O instituto tem por objetivo ser um agente transformador de desenvolvimento profissional focado em Inteligência Artificial. Por meio de parcerias com empresas e centros educacionais fomentamos o desenvolvimento de competências de estudantes e profissionais de informática. A instituição realizou semestrais com o objetivo de captar talentos que desejam ser geridos e assessorados por mentores com experiências em desenvolvimento de projetos de alta especialidade. Nosso modelo de desenvolvimento e gestão é baseado em PBL (Problem Based Learning), uma metodologia de ensino e desenvolvimento de competências guiada por problemas. Esta metodologia busca minimizar a postura passiva e maximizar a proatividade com maior participação do indivíduo no processo e na aprendizagem, uma vez que não estará posicionada diretamente pelo meio de professor. O instituto possui um portfólio de pesquisas opcionais, sendo possível o desenvolvimento de projetos padrão pelos aspirantes. Ofereceremos treinamentos semestrais gratuitos de formação nos apresentados de IoT, Machine Learning, Robótica e Big Data para fomentar a base fundamental de desenvolvimento dos projetos. Se você deseja alçar voos mais altos e deseja encontrar pessoas que tem o mesmo objetivo que você, inscreva-se e participe do nosso processo seletivo para mentores e desenvolvedores.
Mentores
Evandro Barros
Celso Azevedo
Rodrigo Faccioli
Anderson Soares
20 Nível I
20 Nível I
20 Nível 2
40 Nível 3
20 Nível 3
20 Nível I
20 Nível 2
20 Nível 2
20 Nível 3
Módulos _cc781905-5cde- 3194-bb3b-136bad5cf58d_ _cc781905-5cde-3194 -bb3b-136bad5cf58d_ Conteúdo _cc781905 -5cde-3194-bb3b-136bad5cf58d_ _cc781905 -5cde-3194-bb3b-136bad5cf58d_ _cc781905-5cde-3194- bb3b-136bad5cf58d_ _cc781905- 5cde-3194-bb3b-136bad5cf58d_ _cc781905-5cde-3194-bb3b -136bad5cf58d_ _cc781905-5cde -3194-bb3b-136bad5cf58d_ _cc781905-5cde-3194-bb3b-136bad5cf 58d_Carga Horária
Aquisição e Fluxo de Dados
Análise de Big Data
Engenharia de Inteligência Artificial
gestão estratégica e governança
Projeto final
Sensores, Sistemas embarcados, Redes IOT e Práticas com Arduíno e Raspberry.
Sustentabilidade e Tecnologias Digitais, Iluminação pública inteligente, Segurança Pública e Serviços Públicos.
Mapeamento e modelagem de pipeline de dados utilizando ferramentas como: apache kafka, streamsets e nodered.
Aquisição de dados em redes sociais: twitter, facebook, linkedin, etc.
NoSQL, MongoDB, JSON
Processamento Paralelo e Distribuído de Dados
MapReduce, Yarn, Hive, Data Lakes
Apache Spark / Apache Zeppling / Jupyter / Pesquisa elástica / Apache Drill
Sofia 2, análises do Watson, Amazon AWS
Tipos de Aprendizagem, Aprendizagem Supervisionada, Não Supervisionada e por reforço. Treinamento, Validação e Teste. Regressão Linear simples, múltipla e logística
Aprendizado supervisionado e não supervisionado, introdução à linguagem Python, análise de conglomerado, regras de decisão
Estimação, Predição, Agrupamento, Associação, árvores de decisão, máquinas de vetor de suporte e avaliação de classificados
Redes neurais clássicas, arquiteturas de redes neurais profundas para grande volume de dados
Representações e dicionários de dados para processamento de linguagem natural, arquiteturas de chatbots, Algoritmos NLP e NLU.
Gestão Estratégica da Informação, Economia e Mercados, Estratégia Executiva
Qualidade de dados, Segurança da informação, Master Data Management
Análise e modelagem dimensional em ambientes Big Data, processamento e visualização de dados geográficos e dashboards
Projeto e implementação de um Produto real, com acompanhamento, mentoria e avaliação.
20 Nível 3
20 Nível I
20 Nível 2
40 Nível 3
20 Nível I
20 Nível 2
Total
400
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O curso exercita conceitos e práticas com o objetivo de apresentar oportunidades de exploração de dados grandes e complexos (Big Data) oferecendo know-how sobre as principais ferramentas de aquisição (IoT – internet das coisas), armazenamento e manipulação. Ao seu termo o aluno será capaz de planejar e executar iniciativas de Big Data, envolvendo atividades de gestão, armazenamento, modelagem e processamento de dados disponíveis em grandes repositórios a fim de descobrir conhecimento e obter informações prestadas em benefício das organizações.
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O módulo de aprendizado de máquina contém as técnicas clássicas e mais nova sensação do mercado de TI, as redes neurais Deep Learning. Tal técnica apresenta-se como o grande estado da arte em problemas envolvendo Big Data. Com o uso de técnicas de aprendizado de máquina o profissional será capaz de desenvolver soluções que extraiam insights de bases de dados.
Ribeirão Preto - Inscrições Nível 1
Local: Rua Alice Alem Saadi, 855 - sala 2206 - Centro Empresarial Castelo Branco
Início: Setembro/2017
Período: aulas quinzenais aos sábados das 9:00 às 17:00
Valor: 6 x R$ 680,00
