Desenvolvimento Full Stack Básico
Capacite-se para atuar no mercado de TI e torne-se um desenvolvedor full stack capaz de criar soluções inteligentes.
120 horas - 3 meses Início em 03/10/2023
Sistema de ensino diferenciado
Metodologia online inovadora
Você está preparado para se especializar com um método inovador? Na PUC-Rio, queremos que sua carreira evolua a um outro nível. Conte com uma metodologia ágil e focada na realidade do mercado de tecnologia.
Seu curso será dividido em sprints, uma a cada 3 meses, com certificações de extensão ao final de cada uma delas. Queremos que você já esteja conectado com o mercado, então utilize o mesmo método e as mesmas ferramentas de trabalho da área.
1. Construa um MVP a cada sprint
2. Os autores dos melhores MVPs finais do curso apresentarão seus trabalhos para profissionais destacados do mercado - em um evento da PUC-Rio com o MIT Technology Review Brasil
Conteúdo do curso
Desenvolvimento Full Stack Básico
Programação Orientada a Objetos
Introdução e Conceitos Básicos da Linguagem Python. Classes, Objetos, Variáveis, Métodos. Abstração, Encapsulamento, Herança e Polimorfismo. Interfaces e Classes Abstratas. Princípios SOLID. Guia de Estilos. Clean Code e Boas Práticas de Codificação.
30h - Tatiana Escovedo
Banco de Dados
Abstração de Dados. Modelagem Conceitual de Dados. Fundamentos de Projeto de Banco de Dados. Projeto Conceitual de Banco de Dados. Projeto Lógico de Banco de Dados. Projeto Físico de Banco de Dados. Linguagem SQL. Administração de Dados. Banco de Não Dados Convencionais e Distribuídos. Implementação de um Banco de Dados Relacional.
30h - Sérgio Lifschitz
Desenvolvimento Full Stack Básico
Restrições de arquitetura no desenvolvimento de um sistema web. Separação de responsabilidades. Padrão Model View Controll (MVC). Protocolo HTTP. Implementação de uma API com Python. De-senvolvimento Front-end com o básico de HTML, CSS e JavaScript. Frameworks de Mercado para implementação de Front-end e Back-end. Implementação e um Sistema Full Stack Simples. Apresentação dos Ambientes de Teste, Homologação e Publicação.
30h - Fernando Correia
Projeto/MVP em Desenvolvimento Full Stack Básico
Projeto Prático (MVP) das Disciplinas: Programação Orientada a Objetos, Banco de Dados e Desenvolvimento Full Stack Básico.
30h - Marcos Kalinowski e Fernando Correia
CARGA HORÁRIA
120 horas de curso : 1 Sprint com 3 disciplinas de 30hs + 1 disciplina de MPV de 30hs cada.AVALIAÇÃO
Entrega do MVP no final do curso.CERTIFICAÇÃO
Certificado de Curso de Extensão PUC-Rio.RECONHECIDO PELO MEC
Todos os cursos são validados pelo Ministério da Educação do Governo Federal.Alguns dos nossos professores que praticam o que ensinam

Fernando Correia
Doutor pela PUC-Rio, atua em projetos de pesquisa em grandes empresas como: Americanas, Globo e Petrobras.

Marcos Kalinowski
Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos de P&D com empresas como Americanas e Petrobras.

Sergio Lifschitz
Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos junto a empresas como Fiocruz e INCA.

Tatiana Escovedo
Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio. É gerente na Petrobras e autora de livros na área de Computação.
Fernando Correia
- Atua como Líder de Projetos e Pesquisa em projetos de pesquisa e desenvolvimento da PUC-Rio junto a empresas como Americanas S.A., Globo e Petrobras.
- Doutor em Informática pela PUC-Rio na área de Ciências de Dados, e Mestre, também pela PUC-Rio, na área de Engenharia de Software.
- Por mais de 6 anos, foi pesquisador associado da FGV Direito Rio, onde também atuou como Engenheiro Líder em projetos de pesquisa aplicada.
Marcos Kalinowski
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas como Americanas S.A. e Petrobras, nas áreas de Engenharia de Software e Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Engenharia de Requisitos, Engenharia de Software para Ciência de Dados, Engenharia de Software Experimental e Qualidade do Processo e do Produto de Software.
- Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ.
- Atuou por mais de 10 anos na indústria de software antes de se tornar professor (como desenvolvedor, consultor e diretor).
- Forneceu dezenas de treinamentos in-company para empresas de dentro e de fora do país, incluindo Chemtech, CNEN, DataPrev, Loggi, Oceaneering, ONS, Petrobras, Sakonnet Technology, entre outras.
- É Senior Advisor da equipe técnica responsável pelo programa nacional MPS.BR, que busca promover o desenvolvimento do Brasil por meio da inovação tecnológica. Avaliador líder do modelo MPS-SW, tendo avaliado processos de software de dezenas de empresas brasileiras.
Sergio Lifschitz
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas nas áreas de Banco de Dados e Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Banco de Dados, Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Bioinformática, com desenvolvimento de ferramentas e sistemas em parceria com a Fiocruz, UNB, UFRRJ, UFRJ e INCA.
- Doutor em Informática, com especialização em Bancos de Dados e Redes pela École Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST/Télécom Paris), França
Tatiana Escovedo
- Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde coordena cursos de pós-graduação lato sensu e colabora com pesquisas nas áreas de Ciência de Dados e Engenharia de Software.
- Gerente da área de Tecnologia, Gestão de Dados e Conhecimento da diretoria de Logística, Comercialização e Mercados da Petrobras.
- Doutora em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão, e Mestre em Informática, na área de Engenharia de Software, pela PUC-Rio.
- Autora dos livros Introdução a Data Science - Algoritmos de Machine Learning e Métodos de Análise, Jornada Java, Jornada Python e Engenharia de Software para Ciência de Dados - Um guia de boas práticas com ênfase na construção de sistemas de Machine Learning em Python.
Matricule-se
Início das aulas 03/10/2023
Escolha sua modalidade de parcelas
Parcelas | Valor Parcela | Desconto | Valor do desconto |
1x | R$ 4.190,00 | 20% | R$ 1.047,50 |
3x | R$ 1.483,96 | 15% | R$ 785,62 |
6x | R$ 741,98 | 15% | R$ 785,62 |
12x | R$ 392,81 | 10% | R$ 523,75 |
18x | R$ 290,97 | – | – |
Avaliação dos
nossos alunos
Minha decisão de ingressar nesta Pós-Graduação foi motivada pela minha vontade de realizar uma transição de carreira para a área de dados. Hoje posso afirmar com confiança que essa escolha foi acertada e fundamental para minha trajetória profissional. Ao longo do curso, encontrei um ambiente acadêmico e prático que proporcionou uma sólida base de conhecimento em Data Science e Analytics. Gostaria de destacar também o corpo docente excepcional desta pós-graduação, com professores que são verdadeiras referências na área e demonstram um compromisso notável com o sucesso de cada aluno.
NATHALIA SCHMUCLER Ciência de Dados e Analytics
Estou migrando da área de design gráfico para UX/UI, e a pós-graduação me deu a confiança que precisava para começar nesse mercado. No curso trabalhamos desde grandes ensinamentos teóricos, como projetos práticos, sendo estes os que mais me chamaram a atenção por, em cada sprint, entregarmos um MVP. Tudo isso com auxílio de professores muito experientes na área, já tendo atuado em grandes empresas. Além disso tudo, tive ainda a oportunidade de participar de encontros ao vivo com profissionais e influencers convidados para conversar conosco sobre o tema. Após o curso, me sinto pronto para mergulhar nesse novo mundo. Obrigado, PUC-Rio!
GIOVANNI DINIZ PERRONE UX Experiência do Usuário e Interação Humano Computador
A pós-graduação em Ciência de Dados da PUC-Rio é extremamente dinâmica, riquíssima em conteúdo. Ingressei a partir de uma oportunidade proporcionada pela empresa na qual trabalho, com o objetivo de me aperfeiçoar em técnicas de Machine Learning, e estou impressionada com a quantidade de conhecimento transmitido. O ponto de maior destaque, para mim, é o corpo docente, altamente disponível, atento e atencioso às demandas dos alunos e com uma bagagem técnica (acadêmica e empresarial) imensa. Por fim, o networking estabelecido e o apoio entre os alunos é impressionante e faz muita diferença no dia a dia do curso.
ISABELA BATISTA ABREU Ciência de Dados e Analytics
O curso é excelente! Merece destaque a agilidade e qualidade no suporte oferecido pelos professores e colaboradores. A experiência é completa, unindo conteúdo didático rico e desenvolvimento prático de projetos.
DANIEL DA SILVA AMORIM Ciência de Dados e Analytics