MBA 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* 600hrs *Módulo: 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 *Módulo: 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 *Módulo: 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 *Módulo: Fundamentos de Big Data e Internet das Coisas IV*   - Business Intelligence (BI)   - Análise de Dados Utilizando Dashboards   - Inovação e Design Thinking   - Inteligência Artificial *Módulo: 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 *Módulo: Arquitetura e Infraestrutura de IoT*   - Histórico da IoT   - Fundamentos básicos da IoT   - Arquitetura para IoT   - Arquitetura de softwares embutidos *Módulo: Arquitetura e Infraestrutura de IoT II*   - Protocolos de comunicação para IoT   - Protocolo MQTT   - Middleware   - Objetos inteligentes na IoT *Módulo: 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) *Módulo: Arquitetura e Infraestrutura de IoT III*   - Aplicações IoT   - Smart cities (cidades inteligentes)   - Perspectivas futuras em IoT   - Segurança em IoT *Módulo: Fundamentos de Inteligência Artificial*   - Introdução à inteligência artificial   - Testes de Turing   - Estatística para Inteligência artificial   - Probabilidade *Módulo: 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 *Módulo: Redes Neurais*   - Estruturas de dados para IA III   - Redes neurais artificiais I   - Perceptrons   - Redes multicamada

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.