Pós-Graduação EAD

DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos

8 meses

Sobre o curso

Conceito máximo no MEC
88% de alunos empregados
De alunos empregados Excelência no mercado de trabalho

A Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos da UniCesumar prepara profissionais para projetar, automatizar e gerenciar todo o ciclo de vida de dados e modelos de inteligência artificial. O curso desenvolve competências voltadas à integração entre engenharia de dados, operações de machine learning e práticas de automação, permitindo que organizações implementem soluções de IA de forma escalável, segura e eficiente.

Durante a especialização, o estudante aprofunda conhecimentos sobre DataOps, MLOps, pipelines de Machine Learning, versionamento de dados, observabilidade, monitoramento de modelos, detecção de drift, Feature Stores e governança do ciclo de vida de modelos preditivos. A formação também contempla Big Data Analytics, gestão da inovação, pensamento crítico e os desafios da Sociedade 5.0, preparando o profissional para atuar em ambientes orientados por dados e inteligência artificial.

Ao concluir a pós-graduação, o profissional estará preparado para estruturar pipelines automatizados de dados e modelos, monitorar aplicações de IA em produção, garantir a qualidade dos dados e acelerar a entrega de soluções analíticas e de Machine Learning para diferentes segmentos do mercado.

Duração do curso
  • 1 ano
  • 4 módulos
  • 140 horas

Perguntas frequentes

O que faz um profissional especializado em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?

O profissional desenvolve, automatiza e monitora pipelines de dados e modelos de inteligência artificial, garantindo qualidade, escalabilidade, reprodutibilidade e desempenho durante todo o ciclo de vida das aplicações de Machine Learning.

Quem pode fazer a Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?

O curso é destinado a graduados que desejam aprofundar conhecimentos em engenharia de dados, operações de Machine Learning e inteligência artificial. É indicado para engenheiros de dados, cientistas de dados, desenvolvedores, engenheiros de Machine Learning, profissionais DevOps e demais graduados em áreas correlatas.

O que se estuda na Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?

O curso aborda DataOps, MLOps, Big Data Analytics, pipelines de Machine Learning, monitoramento de modelos, observabilidade, versionamento de dados, Feature Stores, drift detection e boas práticas para implantação de soluções de IA em produção.

O que é DataOps?

DataOps é uma metodologia que aplica princípios de automação, integração contínua e colaboração à engenharia de dados, tornando o desenvolvimento e a gestão de pipelines de dados mais rápidos, confiáveis e escaláveis.

O que é MLOps?

MLOps (Machine Learning Operations) reúne práticas que automatizam o desenvolvimento, a implantação, o monitoramento e a manutenção de modelos de Machine Learning, aproximando ciência de dados, engenharia de software e operações.

Quanto tempo dura a Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?

A Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos da UniCesumar pode ser concluída entre 6 e 18 meses, de acordo com o ritmo de estudos do aluno. A metodologia flexível permite conciliar a especialização com a rotina profissional, proporcionando mais autonomia para organizar o aprendizado.

Onde o profissional especializado em DataOps e MLOps pode atuar?

O profissional pode atuar em empresas de tecnologia, fintechs, consultorias, startups, indústrias, instituições financeiras, centros de pesquisa e organizações que utilizam inteligência artificial, engenharia de dados e análise avançada de informações.

Quais tecnologias e metodologias são estudadas durante o curso?

O curso contempla DataOps, MLOps, Big Data Analytics, Feature Stores, monitoramento de modelos, observabilidade, DVC (Data Version Control), pipelines de Machine Learning, drift detection e práticas modernas para operação de soluções baseadas em inteligência artificial.

Duração
Disciplinas
Professores

Matriz curricular

Matriz Curricular
  • GESTÃO DA INOVAÇÃO;
  • Inteligência Artificial e Pensamento Crítico no Mundo do Trabalho;
  • Sociedade 5.0, Mentalidade Ágil e Resolução de Problemas;
  • BIG DATA ANALYTIC E A TOMADA DE DECISÕES;
  • Observabilidade e Monitoramento Avançado;
  • Feature Stores e Gestão de Variáveis;
  • Monitoramento de Modelos e Drift Detection;
  • Pipelines de Machine Learning (Training & Serving);
  • Versionamento de Dados (DVC) e Reprodutibilidade.

Onde você pode trabalhar?

O crescimento das soluções baseadas em inteligência artificial aumenta a necessidade de profissionais capazes de automatizar processos, monitorar modelos em produção e garantir a qualidade dos dados utilizados pelas organizações. Nesse cenário, DataOps e MLOps tornaram-se áreas estratégicas para empresas que buscam escalar projetos de IA com eficiência e segurança.

Ao concluir a Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos da UniCesumar, você poderá atuar em:

  • Empresas de tecnologia;
  • Software houses;
  • Fintechs;
  • Consultorias em dados e inteligência artificial;
  • Startups;
  • Indústrias;
  • Instituições financeiras;
  • Centros de pesquisa;
  • Engenharia de Dados;
  • Engenharia de Machine Learning (ML Engineer);
  • DataOps;
  • MLOps.

A área apresenta excelente perspectiva de crescimento, impulsionada pela expansão da inteligência artificial, pela necessidade de operacionalizar modelos em larga escala e pela busca das organizações por processos cada vez mais automatizados, confiáveis e orientados por dados.

Como é estudar na UniCesumar

Na UniCesumar, você vive a experiência de estudar em uma universidade nota máxima no MEC. Aqui você conta com o auxílio pedagógico de uma equipe especializada, tem acesso a aulas on-line, ao vivo e gravadas, e tem a oportunidade de vivenciar situações da prática de sua profissão durante a sua formação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos. Conte com:

Ícone Suporte

Suporte Acadêmico

Suporte acadêmico, coordenação acessível e polos preparados para receber atividades práticas;

Ícone Flexibilidade

Formação Flexível

Ambiente que respeita o tempo do aluno, incentiva a reflexão crítica e promove a construção de um projeto profissional sólido e conectado com as necessidades da sociedade;

Ícone Inovação

Aprendizagem Inovadora

Aprendizagem através de games, realidade aumentada, recursos 3D, inteligência artificial e robótica;

Ícone App

App Educacional

APP para acessar suas notas, trilhas de aprendizagem e material didático sem consumir seu pacote de dados;

Ícone Avaliações

Avaliações Agendadas

Agendamento de avaliações nos polos disponíveis.

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