Sobre o Curso

O curso de Bacharelado em Ciência da Computação é ideal para quem deseja uma formação sólida na área de informática. Ele forma profissionais qualificados para a elaboração de programas e sistemas de informática para computadores ou dispositivos móveis, como celulares e tablets.

As aulas combinam teoria com prática em técnicas voltadas para resolver problemas reais. Desta forma, ao final do curso, o aluno poderá criar desde ferramentas mais simples, com softwares mais básicos, até sistemas muito complexos, como os de processamento de informações e redes corporativas.

 Além disso, irá analisar as necessidades dos usuários, desenvolver aplicativos, gerenciar equipes de criação, instalar sistemas de computação e fazer a manutenção de redes de computadores e de conexões com a internet.

 O conjunto de disciplinas do curso de Ciência da Computação da Impacta demonstra um currículo atual, englobando os tópicos mais recentes da profissão, principalmente nas áreas de: 

Data Science, que envolve conceitos relacionados com Big Data e tratamento, preparação e análise de dados. Este profissional reúne dados de várias fontes e aplica o aprendizado de máquina, a análise preditiva e a análise de tendências para extrair informações críticas dos conjuntos de dados coletados. Este profissional entende os dados do ponto de vista comercial e podem fornecer previsões e insights precisos a serem usados para impulsionar decisões críticas de negócios. 

Inteligência Artificial, que envolve o uso de técnicas e ferramentas para resolver problemas que não podem ser solucionados com as técnicas convencionais de programação.  Dentre as diversas áreas de inteligência artificial, nosso curso dá maior enfoque no aprendizado de máquina. Esta área apoia a de Data Science e tem sido muito utilizada em importantes empresas como: IBM, Google, Tesla e Amazon. 

Internet das Coisas (IoT), enquanto Data Science e Inteligência Artificial permitem a manipulação e a interpretação de grandes quantidades de dados, a IoT possibilita a coleta destes e a atuação dos sistemas computacionais no mundo real. Diferentes dados são coletados: em roupas, dispositivos móveis, lojas, salas de aula, residências, indústrias, entre outros. Assim, o profissional de informática deve estar apto a criar novos aplicativos e sistemas que explorem esta nova realidade.

Bacharelado

Período:

Noturno | 19h00 às 22h40 |

Duração:

8 Semestres

Modalidade:

Presencial

Quanto vou investir no meu futuro?

*Este valor é referente ao Plano Estendido Impacta e a mensalidade pode sofrer alterações a cada semestre.
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Matriz curricular

  • 1º semestre

    • Banco de Dados: 80 horas

      Introdução aos Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados. Projeto de Banco de Dados. Projeto Conceitual de Banco de Dados: Modelo Entidade Relacionamento: UML: Uso de Diagramas de Classes da UML para representar as Abstrações de Generalização, Agregação e Composição. Projeto Lógico de Banco de Dados: Modelo Relacional; Normalização. Linguagem de Definição de Dados. Linguagem de Manipulação de Dados. Função e Procedimentos. Declaração de variável. Expressões. Instruções Básicas. Estruturas de Controle. Recursos Avançados. Gatilhos (Triggers).

    • Comunicação e Expressão: 80 horas

      Apresentar aos alunos os aspectos fundamentais referentes à correção gramatical de textos, bem como os aspectos discursivos (coesão e coerência). Preparar os alunos para produção escrita, habilitando-os a sintetizar ideias em tópicos e a escrever para diferentes públicos e em diferentes contextos.

    • Fundamentos da Ciência da Computação: 80 horas

      Lógica Formal: Lógica proposicional e de predicados. Demonstrações, Recorrência: técnicas de demonstração, Indução Matemática. Definições recursivas e relações de recorrência elementares. Conjuntos, Combinatória e Probabilidade: Técnicas básicas de contagem, seleções, arranjos, Princípio da Casa dos Pombos e probabilidade.

    • Lógica de Programação: 80 horas

      Introdução à Lógica e aos Algoritmos. Tipos de Dados. Estruturas lógicas ou de controle de fluxo. Modularização. Introdução às Estruturas de Dados. Estruturas de Dados Homogêneas. Métodos de Busca (Busca Linear e Busca Binária). Métodos de Ordenação (Métodos Bolha, Inserção e Seleção).

    • Redes de Computadores: 80 horas

      Introdução a redes, importância das redes, tipos e classificações de redes; Internet: arquitetura, histórico e visão geral da família de protocolos TCP/IP; Relacionamento OSI e TCP/IP Camada Física: Base teórica, meios de transmissão, transmissão wireless e satélites; Camada de Enlace: Problemas da camada de enlace (controle de erro e fluxo), detecção e correção de erros, protocolos. Ethernet, Wireless LANs, Wireless Broadband e Bluetooth; Camada de Rede: Problemas, algoritmos de roteamento, qualidade de serviço, camada de rede na Internet. Endereçamento IP. Formato do datagrama Camada de Transporte: Serviços, protocolos, UDP, TCP, questões de desempenho. Controle de congestionamento e fluxo Camada de Aplicação: DNS, Correio eletrônico, WWW, HTTP, FTP.

    • Técnicas de Programação I: 80 horas

      Dados. Estruturas lógicas ou de controle de fluxo. Funções. Listas e dicionários.

    • Subtotal: 480 horas
  • 2º semestre

    • Álgebra Linear: 80 horas

      Visão geral dos componentes do computador e o modelo de von Neumann: Apresentação da organização do PC e seus principais componentes. Características do modelo de von Neumann. Sistema de interconexão: Estrutura dos barramentos. Subsistema de memória: Tipos de memórias: interna e externa. Organização hierárquica. Propriedades de cada nível de memória. Memória Cache. Algoritmos de substituição de dados em cache. Código de correção de erros. Sistema de entrada e saída: Dispositivos externos. Interface de E/S. Modos de transmissão: serial e paralela. Modos de operação: programada, dirigida por interrupção e DMA. Unidade central de processamento: Unidade lógica e aritmética. Unidade de Controle. Registradores. Ciclo de instrução. Interrupções. Modos de endereçamento: imediato, direto, indireto, via registrador. Representação de instruções.

    • Arquitetura de Computadores: 80 horas

      Visão geral dos componentes do computador e o modelo de von Neumann: Apresentação da organização do PC e seus principais componentes. Características do modelo de von Neumann. Sistema de interconexão: Estrutura dos barramentos. Subsistema de memória: Tipos de memórias: interna e externa. Organização hierárquica. Propriedades de cada nível de memória. Memória Cache. Algoritmos de substituição de dados em cache. Código de correção de erros. Sistema de entrada e saída: Dispositivos externos. Interface de E/S. Modos de transmissão: serial e paralela. Modos de operação: programada, dirigida por interrupção e DMA. Unidade central de processamento: Unidade lógica e aritmética. Unidade de Controle. Registradores. Ciclo de instrução. Interrupções. Modos de endereçamento: imediato, direto, indireto, via registrador. Representação de instruções.

    • Engenharia de Software: 80 horas

      Introdução à Lógica e aos Algoritmos. Tipos de Dados. Estruturas lógicas ou de controle de fluxo. Modularização. Introdução às Estruturas de Dados. Estruturas de Dados Homogêneas. Métodos de Busca (Busca Linear e Busca Binária). Métodos de Ordenação (Métodos Bolha, Inserção e Seleção).

    • Libras: 40 horas

      Introdução: aspectos clínicos, educacionais e sócio-antropológicos da surdez. A Língua de Sinais Brasileira - Libras: características básicas da fonologia. Noções básicas de léxico, de morfologia e de sintaxe com apoio de recursos áudio visual. Tradução e interpretação da Libras: desenvolver a expressão visual-espacial.

    • Sociedade e Sustentabilidade: 40 horas

      Impactos da tecnologia na sociedade. Desenvolvimento e geração de riqueza considerando o uso adequado dos recursos naturais. Formação e evolução da sociedade brasileira incluindo as relações étnico-raciais e o papel das diferentes etnias nesse processo, bem como o respeito aos direitos humanos.

    • Técnicas de Programação II: 80 horas

      Matrizes; Procedimentos e Funções com passagem de parâmetros por valor e referência; Recursividade; Métodos de busca e de ordenação. Arquivos. Introdução a complexidade de algoritmos.

    • UX e Design Thing: 80 horas

      Fatores Humanos de Interação, Teorias, princípios e diretrizes. Teste de usabilidade. Gestão de processos de design. Prototipação de interfaces. Metodologia para desenvolvimento de interfaces usáveis. Design Thinking.

    • Subtotal: 480 horas
  • 3º semestre

    • Análise e Modelagem de Sistemas: 80 horas

      Introdução à Análise e Modelagem de Sistemas. Requisitos e Análise de Requisitos. Modelagem de Casos de Uso. Técnica para escrever casos de uso. Detalhamento de casos de uso. Uso correto de Includes / Extends e Especialização/Generalização. Documento SRS (Software Requirements Specifications).

    • Estrutura de Dados: 80 horas

      Tipo de dado e Tipos abstratos de dados. Recursividade com revisão de listas lineares; Arrays associativos. Métodos de busca e ordenação. Lista, pilha e fila. Tabelas de Espalhamento. Dicionários e Conjuntos. Árvores. Grafo. Desenvolvimento de um projeto de aplicação.

    • Legislação e Ética: 40 horas

      Direito Digital. Propriedade Intelectual em especial Direito Autoral. Lei de Software. Princípios Gerais do Direito do Consumidor. Licitações e Contratos de Informática. Tributação de Software e de Serviços de Informática. Ética Profissional: Regulação Profissional.

    • Linguagens Formais e Autômatos: 80 horas

      Teoria dos autômatos: Geradores (gramáticas formais) e reconhecedores (autômatos) para linguagens formais. Introdução às Linguagens Formais e Autômatos. Teoria da computabilidade: Limites da Computação para solução de problemas por meio de algoritmos. Máquinas de Turing. Classificação de problemas (solúveis ou insolúveis). Teoria da complexidade: Classificação de problemas computacionais de acordo com sua dificuldade inerente e a relação entre essas classes.

    • Programação Orientada a Objetos: 80 horas

      Projetos de desenvolvimento de soluções. Programação orientada a objetos Estratégias de persistência de dados. Padrões de projeto. Testes unitários automatizados.

    • Sistemas Operacionais: 80 horas

      Introdução: O que é um sistema operacional. Interfaces de um sistema operacional. Evolução histórica dos sistemas operacionais. Tipos de sistemas operacionais. Gerenciamento de Processos: Processos, Threads e Tasks. Mudança de Contexto. Escalonamento. Concorrência: Interação entre Threads. Semáforos. Passagem de mensagens. Monitor. Deadlock. Gerenciamento de Memória: Gerenciador de memória. Memória Virtual. Registradores. Segmentação. Paginação. Serviços de Sistema para gerenciamento de memória. Entrada e Saída: Subsistemas de E/S. Procedimentos de E/S. Buffering. Locks. E/S de baixo nível: Interface com hardware. Drivers. Organização de disco. Gerenciador de arquivos. Sistemas distribuídos: Sockets. Chamada de procedimento remoto. Exclusão mútua, deadlock. Compartilhamento de memória. Sistema de arquivos

    • Subtotal: 440 horas
  • 4º semestre

    • Análise e Projeto de Algoritimos: 80 horas

      Corretude de algoritmos (pré-condições, pós-condições, invariantes). Medidas de complexidade de problemas e algoritmos. Análise assintótica. Análise de caso médio. Análise amortizada. Algoritmos gulosos. Programação dinâmica. Backtracking.

    • Gestão Ágil de Projetos: 40 horas

      Introdução à gestão tradicional de projetos. PMI. PMI. Agile Mindset. Manifesto Ágil. Gestão Ágil de Projetos(SCRUM): Gerência de time autogerenciável e os papéis. Time-boxes. Sprint. Planning meeting. Review meeting. feedback. Retrospectiva e daily scrum. Scrum Master. Práticas Scrum.

    • Inteligência Artificial: 80 horas

      Fundamentos: Análise de dados: conceito, objetivo e etapas. Metodologia CRISP-DM. Entendimento e ajuste dos dados: aquisição diferentes formatos, agregação, pré-processamento, normalização, tratamento de dados ausentes e ruidosos. Medidas de similaridade em conjuntos de dados multidimensionais. Mineração de regras de associação: Estudo do algoritmo Apriori. Tarefas de agrupamento: Fundamentos e aplicações. Algoritmo k-Médias. Agrupamento por densidade (DBScan). Redução de dimensionalidade: Análise de componentes principais (PCA). Análise preditiva: Fundamentos e aplicações. Avaliação de modelos: matriz de confusão, métricas de desempenho (acurácia, precisão, recall). k-Nearest Neighbors. Regressão linear. Árvores de decisão.

    • Modelagem e Simulação de Fenômenos I: 80 horas

      Modelagem e simulação de problemas com grau de dificuldade crescente que envolvam funções de uma ou mais variáveis, visando a aplicação de recursos matemáticas, computacionais e de visualização.

    • Sistemas Distribuídos: 80 horas

      Fundamentos de Sistemas Distribuídos: modelos, tecnologias, comunicação entre processos, sistemas de arquivos, serviços distribuídos., coordenação, replicação. Algoritmos e programação distribuídos. Arquitetura Orientada a Serviço e Web Service; Padrões, protocolos e especificações; Frameworks e API\\'s para o desenvolvimento de Web Services; Desenvolvimento de Web Services; Modelo de segurança; SOA, RESTFul Web Services e OAuth. Práticas: Definição de arquitetura orientada a serviços envolvendo aplicações web, IoT e Móvel; Implementação usando o WCF (Windows Communication Foundation).

    • Teoria dos Grafos: 80 horas

      Conceitos básicos de grafos: Árvores. Conectividade. Grafos Eulerianos. Coloração de arestas. Conjuntos independentes. Coloração de vértices. Grafos orientados. Buscas em Grafos: em profundidade e em largura. Fluxos máximo em redes. Caminhos mínimos. Emparelhamento Máximos em Grafos. Implementação dos conceitos em problemas computacionais.

    • Subtotal: 440 horas
  • 5º semestre

    • Análise Exploratória de Dados: 80 horas

      Fundamentos de Análise de Dados. Análise de Distribuição Univariada. Análise de Distribuição Bivariada. Correlação e Regressão Linear. Probabilidade. Análise, Interpretação e comunicação de padrões presentes nos dados por meio de diferentes técnicas de visualização.

    • Cloud Computing: 80 horas

      Fundamentos de Computação em nuvem. Mecanismos de Computação em Nuvem. Arquitetura de Computação em Nuvem. Trabalhando com Nuvem: criação, configuração, recursos, segurança. Serviços: IaaS, PaaS e SaaS . Aplicações: construção de uma API RESTFull desenvolvida em Python e o consumo da mesma com um aplicativo para android, utilizando a linguagem Kotlin.

    • Desenvolvimento para Internet das Coisas - IOT: 80 horas

      Kit comercial para desenvolvimento IoT. Laboratórios de Construção de Módulos. Desenvolvimento de projeto.

    • Empreendedorismo e Inovação: 40 horas

      Reflexões sobre mudanças no ambiente competitivo e no mercado de trabalho e crescente importância da inovação e da ação empreendedora. Entendimento das principais características dos empreendedores bem sucedidos. Análise de diferentes formas de empreender. Identificação de formas e oportunidades de inovar. Startups. Criação e validação de ideias. Financiamento: investidores e organização de Fomento à Pesquisa. Protótipos / produto / serviços. Eventos de negócio. Aspectos legais e jurídicos. Propriedade Intelectual / Produto.

    • Modelagem e Simulação de Fenômenos II: 80 horas

      Modelagem e simulação de problemas do mundo real com eventos discretos, dinâmicos e estocásticos, visando a aplicação de recursos matemáticas, computacionais e de visualização.

    • Paradigmas de Programação: 80 horas

      Fundamentos de paradigmas. Análise léxica e sintática e semântica. Tipos. Funções. Modelos de paradigmas.

    • Subtotal: 440 horas
  • 6º semestre

    • Compiladores: 80 horas

      Apresentar as fases dos processos de compilação e interpretação. Evidenciar os processos de cada uma destas fases: análise léxica, análise sintática, análise semântica e geração de código. Implementar um compilador completo para uma linguagem.

    • Computação Gráfica e RA/RV: 80 horas

      Conceitos fundamentais de Computação Gráfica. Noções de Primitivas Gráficas 2D e 3D. Algoritmos de traçado e preenchimento de áreas. Definição de Objetos e Cenas Tridimensionais. Transformações geométricas 2D e 3D. Recorte e Visibilidade. Projeções. Cores. Modelos de Iluminação e Tonalização (shading). Texturas e Mapeamentos. Rasterização e Técnicas de Antialiasing. Realidade Virtual: histórico e principais conceitos. Tecnologias de Realidade Virtual. Realidade aumentada: histórico e principais conceitos. Tecnologias de Realidade Aumentada.

    • Inferência Estatística: 80 horas

      Revisão de Teoria de Probabilidade: terminologias e conceitos, definições, regras básicas de probabilidade, probabilidade condicional, Teorema de bayes, análise combinatória. Distribuições de Probabilidade: variáveis aleatórias discretas e contínuas. Distribuições de probabilidade para variáveis discretas e contínuas. Amostragem: amostragem probabilística ou aleatória, amostragem não probabilística ou não aleatória. Tamanho da amostra. Intervalo de Confiança. Testes de Hipótese. Modelos de regressão. Análise de séries temporais.

    • Robôs Móveis Inteligentes: 80 horas

      Histórico da robótica móvel; Definições sobre conceitos e componentes dos robôs móveis. Exemplos de robôs móveis autônomos; Aplicações da robótica móvel; Agentes móveis: percepção e ação / sensores e atuadores; Sistemas de controle embarcado: arquiteturas e sistema de controle; Introdução a algoritmos utilizados para tratar dos problemas de: planejamento de trajetórias, navegação; localização; mapeamento e exploração de ambientes, e controle robusto de robôs móveis autônomos; Simulação e uso prático de robôs móveis.

    • Soft Skills: 80 horas

      Soft Skills: conceito. Mindset e cultura da Agilidade. Positividade. Liderança. Resolução de conflitos. Feedback. A inteligência sócio-emocional.

    • Subtotal: 400 horas
  • 7º semestre

    • Desenvolvimento para Big Data: 80 horas

      Fundamentos e tecnologias relacionadas: big data, arquitetura paralela e distribuída, estratégias de balanceamento de carga, estratégias de distribuição de modelos de conhecimento, decomposição de base de dados, MapReduce. Tecnologias relacionadas: Hadoop, Spark, noSQL. Aplicação de machine learning implementada no ecossistema Big Data.

    • Machine Learning: 80 horas

      Introdução: conceitos e tarefas de aprendizagem. Preparação dos dados. Técnicas de aprendizado supervisionado. Aprendizado associativo. Aprendizado por reforço. Técnicas de aprendizado não-supervisionado. Desenvolvimento de projeto com linguagem R e/ou Python.

    • Processo de Imagens e Visão Computacional: 80 horas

      Fundamentos da Imagem Digital: formação, aquisição e modelos de imagens. Filtragem no domínio espacial, no domínio da frequência e morfologia matemática. Visão Computacional em Baixo Nível (Early Vision): segmentação de imagens. Visão Computacional em Nível Intermediário (Mid-Level Vision): reconhecimento de padrões e análise de componentes principais. Visão Computacional em Alto Nível (High Level Vision): rastreamento, análise de movimento e visão estéreo.

    • Trabalho de Conclusão de Curso 1 – TCC1: 80 horas

      Aspectos Gerais da Filosofia da Ciência. A Prática da Pesquisa. Produção Científica. Exemplos de Pesquisa. Orientação: Apoio na Formação de Grupos de Pesquisa e na Definição dos seguintes elementos: Tema, Hipótese da Pesquisa, Taxonomia da Pesquisa, Revisão Bibliográfica; Sujeito da Pesquisa, Instrumentos e Procedimentos de Coleta, Transcrição e análise dos dados, Resultados e Conclusões.

    • Web Minning: 80 horas

      Fundamentos: linguagem natural e linguagem formal. Processamento de linguagem natural - PLN: reconhecimento da fala, entendimento da linguagem e síntese de voz. Técnicas de PLN: (i) stemming (lematização, em português), (ii) léxico de sentimento e (iii) POS-tagging (Part-of-Speech tagging). Conhecer os conceitos e as técnicas que envolvem em Text Mining, Web Mining e Social Network Analysis (SNA). Projetar e implementar algoritmos computacionais de classificação textos, recuperação e extração de informação e conhecimento em bases de dados textuais, não estruturadas e presentes na web.

    • Subtotal: 400 horas
  • 8º semestre

    • Data Science: 80 horas

      Fundamentos de Data Science: diferença de data mining, machine learning e data science. Processo de Mineração de dados baseado no CRISP-DM: entender o problema a ser resolvido, entendendo os dados, preparação de dados, modelagem e avaliação. Implementação de projeto de tomada de decisão completo em Python e/ou R.

    • Data Visualization: 80 horas

      Introdução. Tipos básicos de gráficos. Modelos de dados e imagens. Design da Visualização. Dados multidimensionais. Percepção na visualização. Interação. Animação. Cor. Storytelling com Dados com técnicas de comunicação que permita alavancar a visualização de dados e raciocínio lógico. Conhecer a biblioteca Python Seaborn baseada em Matplotlib de alto nível para visualização de dados e a biblioteca para visualização de dados interativa Bokeh voltada para execução em Web Browser. Análise de ferramentas e projeto de disciplina.

    • Segurança Cibernética: 80 horas

      Conceitos fundamentais de segurança. Conceitos de risco, ameaça, vulnerabilidade e ataque. Controle de acesso, identificação e autenticação. Tecnologias biométricas no controle de acesso. Cybersecurity e Cyberintelligence na prevenção de espionagem cyberwar, hacktivism e advanced persistente threats. Conceitos de análise de malware. Implicações da engenharia social. Análise forense. Desenvolvimento de software seguro. Desenvolvimento web seguro. Ética e Confiança na segurança. Crime digital.

    • Trabalho de Conclusão de Curso 2 – TCC2: 40 horas

      Estruturação da Monografia: Elementos Pré-textuais; Elementos Textuais; Elementos Pós-Textuais; Normalização de Trabalhos Científicos. Orientação: Finalização do TCC. Elaboração de textos científicos adequados aos parâmetros acadêmicos e à norma culta da Língua Portuguesa. Construção e Apresentação de Monografias.

    • Subtotal: 280 horas

Coordenador

José Pacheco de Almeida Prado

Coordenador(a) do curso de Ciência da Computação

  • Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos 
  • Mestre em Ciência da Computação e Matemática Computacional pelo ICMSC-USP 
  • Doutor em Engenharia Elétrica pela POLI-USP.
  • Sócio fundador da empresas PETE e PNCA Industria e Comércio Equipamentos Robóticos e Eletrônicos LTDA. atuando como Diretor de desenvolvimento.
  • Dez anos de experiência no desenvolvimento de robôs móveis para uso pedagógico e na elaboração de livros de educação tecnológica para o ensino fundamental.
  • Um dos criadores do kit ALPHA para robótica educacional, da linguagem de programação LEGAL e da placa ALPHA Maker.

Mercado de Trabalho

A graduação da Faculdade Impacta combina o ensino dos fundamentos e principais técnicas da área com uma a abordagem moderna, voltada para as demandas do mercado, que está em constante crescimento.

O cientista da computação pode atuar como desenvolvedor, programador, analista de TI, arquiteto de softwares, gerente de TI ou pesquisador em instituições públicas ou privadas.

Além disso, o desenvolvimento de aplicativos chegou com força ao mercado, pois os meios digitais podem ser uma importante ferramenta de negócios para expansão de vendas.

Perfil do Aluno

Por ser das áreas de ciências exatas, o aluno precisa ter uma boa base de matemática e raciocínio lógico, assim como gostar de TI e ter perfil analítico.

Estas características são essenciais, pois o cientista da computação será responsável por identificar problemas, propor soluções novas ou melhorar as já existentes para os projetos que envolvam ciência e tecnologia.

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INSCRIÇÃO

Você é portador de deficiência?

Edital 2019, faça o download ou clique no link para visualizar.

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Se você prestou o ENEM a partir de 2010, você pode usar sua nota para ingressar na Impacta.

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Caso você já tenha concluído uma ou mais graduações e queira ingressar em outra, essa é a sua opção ideal.

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Essa escolha é para quem está prestando a 1ª Graduação e não fez o ENEM a partir de 2010. Você pode escolher a prova agendada ou presencial.

USE SUA NOTA DO ENEM

Se você prestou o ENEM a partir de 2010, você pode usar a sua nota para ingressar na Impacta.

Você receberá um e-mail informando se a sua solicitação foi aprovada ou não. Em caso positivo, um consultor entrará em contato com você para finalizar a matrícula.

2º GRADUAÇÃO

Caso você já tenha concluído uma ou mais graduações e queira ingressar em outra, essa é a sua opção ideal.

Em breve você receberá um e-mail solicitando que apresente na Secretaria a documentação que comprova a sua conclusão em um curso de graduação. Após isso, um consultor entrará em contato para finalizar a sua matrícula.

VESTIBULAR

Essa escolha é para quem está prestando a 1º Graduação e não fez o ENEM a partir de 2010. Você pode escolher a prova agendada ou presencial.

Taxa de inscrição: R$ 50,00

*A taxa de inscrição para o Vestibular é de R$ 50,00. Informamos que este valor não será devolvido por desistência do candidato ou ausência no dia do processo seletivo

Perguntas Frequentes

Sim. Todos os cursos da Faculdade Impacta são reconhecidos pelo MEC com avaliações excelentes, inclusive com conceitos máximos em vários quesitos.

Sim. O alto nível de empregabilidade é uma das principais características da Faculdade Impacta, que é reconhecida pelas maiores empresas do País, em que seus alunos garantem posições de destaque no mercado de trabalho após o término do curso.

Não, mas pode ingressar nos cursos de graduação da Faculdade Impacta com o resultado do ENEM, sem ter que fazer a prova do Vestibular. É só fazer a inscrição “ingresso via ENEM” e entregar o resultado no site http://account.impacta.edu.br/candidato/candidato.php. Para o Processo Seletivo aceitaremos os resultados de 2009 e posteriores.

Aqueles que possuem diploma estão isentos da realização do vestibular. Caso o aluno queira, poderá solicitar análise de grade para eliminação de disciplina, entregando histórico escolar e conteúdo programático.

Sim. No momento a Faculdade tem o curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas na modalidade EAD.

Para os outros cursos, as aulas são presenciais de segunda a sexta-feira. Porém, desde já os candidatos devem ficar cientes de que algumas atividades acadêmicas das grades desses cursos poderão ser online.

  • ProUni
  • Fies
  • Empresas conveniadas
  • Aproveitamento de estudos
  • Antecipação de pagamento - Pontualidade

Manhã  - Das 8h00 às 11h40 

Noite - Das 19 às 22h40

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Nossos Parceiros

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Plano Estendido
Impacta

Mensalidade**

A Impacta estende o parcelamento em até 5 anos.

Importante: É um parcelamento e não um financiamento, portanto não há juros, intermediação bancária ou fiador.

* Sujeito a alteração.

** Valor para pagamento até o dia 5 de cada mês.

Plano de Pagamento
em 4 anos

Mensalidade**

* Sujeito a alteração.

** Valor para pagamento até o dia 5 de cada mês.

Vagas Limitadas

Plano Estendido
Impacta

Mensalidade**

1051,20

840,80

A Impacta estende o parcelamento em até 5 anos.

Importante: É um parcelamento e não um financiamento, portanto não há juros, intermediação bancária ou fiador.

* Sujeito a alteração.

** Valor para pagamento até o dia 5 de cada mês.

Plano de Pagamento
em 4 anos

Mensalidade**

1314,00

919,80

* Sujeito a alteração.

** Valor para pagamento até o dia 5 de cada mês.

Vagas Limitadas