Pós-Graduação EAD em Internet das Coisas - 600 Horas

Conheça o conteúdo do curso Internet das Coisas

Grade do curso

Fundamentos de Big Data e Internet das Coisas I

  - Big Data e Internet das Coisas (IoT)
  - Integrando Big data e IOT
  - Introdução à ciência de dados
  - Ciência de dados e Big Data

Fundamentos de Big Data e Internet das Coisas II

  - Aplicações da ciência de Dados
  - Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
  - Introdução a Hadoop
  - Mineração de Dados

Fundamentos de Big Data e Internet das Coisas III

  - Aplicar metodologias de Data Mining (Mineração de Dados)
  - Utilizar técnicas de Data Mining
  - Mineração de textos (Text mining)
  - Descoberta de conhecimento com BIG DATA

Fundamentos de Big Data e Internet das Coisas IV

  - Business Intelligence (BI)
  - Análise de Dados Utilizando Dashboards
  - Inovação e Design Thinking
  - Inteligência Artificial

Aplicações de Internet das Coisas

  - Computação em nuvem
  - Acesso a aplicações Web e Web das Coisas (WoT)
  - Web services e suas aplicações
  - Plataformas comerciais de nuvem

Arquitetura e Infraestrutura de IoT

  - Histórico da IoT
  - Fundamentos básicos da IoT
  - Arquitetura para IoT
  - Arquitetura de softwares embutidos

Arquitetura e Infraestrutura de IoT II

  - Protocolos de comunicação para IoT
  - Protocolo MQTT
  - Middleware
  - Objetos inteligentes na IoT

Arquitetura e Infraestrutura de IoT III

  - Introdução à Internet das Coisas na plataforma Arduino
  - Atuadores para projetos Arduino
  - Sensores para projetos Arduino
  - Sistema de identificação por radiofrequência (RFID)

Arquitetura e Infraestrutura de IoT III

  - Aplicações IoT
  - Smart cities (cidades inteligentes)
  - Perspectivas futuras em IoT
  - Segurança em IoT

Fundamentos de Inteligência Artificial

  - Introdução à inteligência artificial
  - Testes de Turing
  - Estatística para Inteligência artificial
  - Probabilidade

Estrutura de dados para IA

  - Estruturas condicionais e iterativas em Python
  - Funções e Classes em Python
  - Estruturas de dados para IA I
  - Estruturas de dados para IA II

Redes Neurais

  - Estruturas de dados para IA III
  - Redes neurais artificiais I
  - Perceptrons
  - Redes multicamada
*Internet das Coisas* 600hrsbbbbbb*Módulo: Fundamentos de Big Data e Internet das Coisas I*bbb  - Big Data e Internet das Coisas (IoT)bbb  - Integrando Big data e IOTbbb  - Introdução à ciência de dadosbbb  - Ciência de dados e Big Databbbbbb*Módulo: Fundamentos de Big Data e Internet das Coisas II*bbb  - Aplicações da ciência de Dadosbbb  - Aprendizado de Máquina (Machine Learning)bbb  - Introdução a Hadoopbbb  - Mineração de Dadosbbbbbb*Módulo: Fundamentos de Big Data e Internet das Coisas III*bbb  - Aplicar metodologias de Data Mining (Mineração de Dados)bbb  - Utilizar técnicas de Data Miningbbb  - Mineração de textos (Text mining)bbb  - Descoberta de conhecimento com BIG DATAbbbbbb*Módulo: Fundamentos de Big Data e Internet das Coisas IV*bbb  - Business Intelligence (BI)bbb  - Análise de Dados Utilizando Dashboardsbbb  - Inovação e Design Thinkingbbb  - Inteligência Artificialbbbbbb*Módulo: Aplicações de Internet das Coisas*bbb  - Computação em nuvembbb  - Acesso a aplicações Web e Web das Coisas (WoT)bbb  - Web services e suas aplicaçõesbbb  - Plataformas comerciais de nuvembbbbbb*Módulo: Arquitetura e Infraestrutura de IoT*bbb  - Histórico da IoTbbb  - Fundamentos básicos da IoTbbb  - Arquitetura para IoTbbb  - Arquitetura de softwares embutidosbbbbbb*Módulo: Arquitetura e Infraestrutura de IoT II*bbb  - Protocolos de comunicação para IoTbbb  - Protocolo MQTTbbb  - Middlewarebbb  - Objetos inteligentes na IoTbbbbbb*Módulo: Arquitetura e Infraestrutura de IoT III*bbb  - Introdução à Internet das Coisas na plataforma Arduinobbb  - Atuadores para projetos Arduinobbb  - Sensores para projetos Arduinobbb  - Sistema de identificação por radiofrequência (RFID)bbbbbb*Módulo: Arquitetura e Infraestrutura de IoT III*bbb  - Aplicações IoTbbb  - Smart cities (cidades inteligentes)bbb  - Perspectivas futuras em IoTbbb  - Segurança em IoTbbbbbb*Módulo: Fundamentos de Inteligência Artificial*bbb  - Introdução à inteligência artificialbbb  - Testes de Turingbbb  - Estatística para Inteligência artificialbbb  - Probabilidadebbbbbb*Módulo: Estrutura de dados para IA*bbb  - Estruturas condicionais e iterativas em Pythonbbb  - Funções e Classes em Pythonbbb  - Estruturas de dados para IA Ibbb  - Estruturas de dados para IA IIbbbbbb*Módulo: Redes Neurais*bbb  - Estruturas de dados para IA IIIbbb  - Redes neurais artificiais Ibbb  - Perceptronsbbb  - Redes multicamadabbb

Cada unidade de aprendizagem é composta por uma apresentação; um capítulo de livro; uma dica do professor, que poderá ser uma videoaula; 1 quiz com 5 questões de múltipla escolha com o objetivo de promover melhor fixação de cada conteúdo, links e materiais complementares. Observa-se que o quiz não possuem caráter avaliativo, ou seja, não comporão sua nota para a certificação. Como avaliação, cada módulo contará com uma prova de 5 questões de múltipla escolha que valerá 10 pontos, sendo necessário atingir a nota mínima 6 para aprovação. Caso o aluno não obtenha essa nota na primeira tentativa, uma nova chance é disponibilizada. Por fim, se ainda na segunda tentativa o aluno for reprovado, ele poderá realizar uma nova tentativa mediante ao pagamento de uma taxa.

Destinado a profissionais que busquem conhecimentos na área de engenharia de software, gestores de TI e profissionais autônomos e liberais. A Pós-Graduação Lato Sensu tem por objetivo especializar o estudante na área de interesse. Observa-se que os cursos de pós-graduação não habilitam para o exercício profissional, mas sim os cursos de graduação.