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Livres
Curso Livre: Engenharia de Sistemas de Software Inteligentes
Aprenda sobre Especificação Ágil, Arquiteturas e Projetos utilizando os Princípios SOLID para Sistemas Inteligentes. Estude conceitos sobre algoritmos de Machine Learning para Classificação e Regressão (como Árvores de Decisão, KNN, etc.), testes Automatizados e Implantação (Deploy) de Modelos de Machine Learning, entre outros temas.Metodologia focada no mercado
Faça sua imersão com uma pós-graduação conectada com a rotina da profissão.
Certificados
A cada 3 meses, um certificado novo no tema da sua Sprint.
Jornada em Sprints
Sprints a cada 3 meses, com 3 disciplinas + 1 MVP cada.
Teoria aplicada na prática
Os MVPs ao final de cada Sprint colocam seus conhecimentos em prática e formam portfólio.
100% online
Metodologia e formato pensados para otimizar seu aprendizado e se encaixar na sua rotina.
Discord
Faça parte de uma comunidade acadêmica e interaja com colegas e professores.
Pensamento Crítico
Estude com base em situações e dilemas reais do mercado de trabalho.
Aulas em formatos diferentes
Além das tradicionais videoaulas gravadas, tenha acesso a debates, podcasts, e-books e muito mais
Certificação rápida
Tenha uma formação completa e um certificado Lato Sensu com a excelência PUC-Rio em 12 meses.
Visão 360º do mercado
Análise integral a partir de um pensamento crítico voltado para sua prática jurídica e social.
Contato com o mercado jurídico
Tenha momentos com profissionais relevantes para refletir sobre caminhos e discutir soluções.
Estudo de casos jurídicos
Utilize sua capacidade de interpretação e suas soft skills para solucionar situações reais.
Debates multidisciplinares
Coloque seu conhecimento teórico em prática com discussões multifocais.
Encontros ao vivo e aulas gravadas
Enriqueça seu repertório trocando experiências com professores e colegas.
Suporte personalizado
Entre em contato e receba sempre um atendimento próximo e humanizado.
Evolua na PUC-Rio
Estude, pesquise, aproveite o espaço de coworking e faça seu networking no campus.
Lab_CC
Faça uma imersão na Economia Criativa com grandes nomes do mercado, conectando a teoria com a prática por meio de desafios!
Criação de portfólio
Monte seu portfólio profissional com entregas acadêmicas pensadas no dia a dia da profissão.
Community Hub
Tenha momentos de troca com colegas, professores e profissionais do mercado.
Projeto cultural x TCC
Finalize sua jornada com a entrega de um projeto cultural que reúne tudo o que você aprendeu.
Perfil Hands-on
Coloque em prática toda a teoria vista na produção de Projetos Culturais durante todo o curso.
Crítica à sociedade
Debata o tema cultura no Brasil, suas influências e impactos na sociedade.
Suporte 360°
Conte com um atendimento personalizado e humanizado ao longo da sua jornada.
Duração do curso
120 horas de curso : 1 Sprint com 3 disciplinas de 30hs + 1 disciplina de MPV de 30hs cada.
Modalidade
Conteúdo online.
Certificação
Certificado de Curso PUC-Rio.
Reconhecido pelo MEC
Todos os cursos são validados pelo Ministério da Educação do Governo Federal.
Carga horária
30 horas de curso.
Tecnologia
Integração de ferramentas da Indústria 4.0, como Digital Twins e Machine Learning.
Vivência na área
Metodologia baseada em estudos de casos reais do setor industrial.
Ensino de excelência
Corpo docente altamente qualificado, com participação de especialistas do setor energético.
Teoria e prática
Foco em simulação e análise de viabilidade de projetos energéticos, com aplicação prática.
Conteúdo do Curso
Engenharia de Sistemas de Software Inteligentes
Engenharia de Sistemas de Software Inteligentes
Duração: 30h | Profs.: Marcos Kalinowski e Tatiana Escovedo
- Introdução à Engenharia de Sistemas de Software Inteligentes;
- Introdução à Ciência de Dados e Machine Learning;
- Especificação Ágil de Sistemas Inteligentes;
- Arquiteturas de Sistemas Inteligentes;
- Projeto de Sistemas Inteligentes Utilizando Princípios SOLID;
- Algoritmos de Machine Learning para Classificação e Regressão (por exemplo, Árvores de Decisão, KNN, SVM e Ensembles);
- Construção de Modelos de Machine Learning na Prática;
- Testes Automatizados de Modelos de Machine Learning. Implantação (Deploy) de Modelos de Machine Learning.
Time de professores que praticam o que ensinam
Marcos Kalinowski
Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos de P&D com empresas como Americanas e Petrobras.
Tatiana Escovedo
Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio. É Gerente Geral na Petrobras e autora de livros na área de Computação.
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.
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 Geral de Transformação Digital 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.
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.
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 Geral de Transformação Digital 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.
Marcos Kalinowski
Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos de P&D com empresas como Americanas e Petrobras.
Tatiana Escovedo
Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio. É Gerente Geral na Petrobras e autora de livros na área de Computação.
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