Graduação •

Ciência da Computação

graduação • Presencial

Ciência da Computação

Análise de Dados e Inteligência Artificial

imagem ilustrativa curso de graduação

Próxima turma:

Agosto de 2024
  • 08h00 às 11h40

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    Modo Presencial

    Presencial

    Duração  semestres

    semestres

    Duração Período Matutino

    matutino

  • 19h00 às 22h40

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    Modo Presencial

    Presencial

    Duração  semestres

    semestres

    Duração Período Noturno

    noturno

O curso

Alinhado com as Diretrizes Curriculares Nacionais, DCN, do MEC, nosso curso visa formar profissionais altamente qualificados na área da Computação, proporcionando bases técnica e científica sólidas. Preparamos nossos alunos para atuar com excelência nos setores profissionais, acadêmicos e científicos, capacitando-os a compreender e analisar problemas reais, desenvolvendo soluções pragmáticas e utilizando tecnologias com melhor custo-benefício.


Com enfoque na programação e no desenvolvimento de sistemas apoiados em IA e Ciência de Dados, nossa graduação forma profissionais aptos a atuar com versatilidade em diversas áreas dessa disciplina. Ao concluírem o curso, os graduados estarão preparados para enfrentar os desafios das rápidas transformações da sociedade e do mercado de trabalho.

Conteúdo do Curso

Semestre 01

Constituído por disciplinas introdutórias e fundamentais que introduzem o aluno ao mundo da Ciência da Computação, Programação e Habilitadas Comportamentais.

  • Arquitetura de Computadores
      • Arquiteturas: Von Neumann, RISC e CISC
      • Elementos de um Sistema Computacional
      • Interconexão entre componentes de hardware
      • Requisitos funcionais, desempenho e custo
      • Fundamentos da lógica digital
  • Fundamentos da Ciência da Computação
      • Lógica Formal (Lógica proposicional e de predicados)
      • Conjuntos e Combinatória
      • Produto Cartesiano
      • Representação Pictográfica
      • Relação de Equivalência
  • Linguagem de Programação
      • Introdução e Conceitos de Programação
      • Ambientes de Programação
      • Elementos da Linguagem Python
      • Práticas de programação em Python
      • Laboratório de Programação
  • Lógica de Programação
      • Lógica e raciocínio para resolução de problemas
      • Lógica de programação
      • Modelagem de problemas utilizando Estruturas de Dados
      • Desenvolvimento de algoritmos através de divisão modular e refinamentos sucessivos
      • Funções e Refactoring Programming
  • Soft Skills
      • Pensamento crítico
      • Flexibilização: sobrevivência em mercado dinâmico
      • Inteligência emocional
      • Trabalho em grupos interdisciplinares
      • Sucesso em processos seletivos

Semestre 02

Maior foco nas disciplinas de Raciocínio Computacional, quando os alunos são despertados para o mundo matemático e analítico na resolução de problemas.

  • Álgebra Linear
      • Álgebra Linear aplicada à Problemas Práticos
      • Geometria Plana
      • Teoria da Geometria Analítica
      • Teoria e operações sobre Vetores
      • Teoria e operações sobre Matrizes
  • Engenharia de Software
      • Engenharia de Software na Prática
      • Processos Tradicionais x Ágeis.
      • Análise de Problemas
      • Levantamento de Características da Solução
      • Engenharia de Requisitos
  • Matemática para a Computação
      • Conjuntos e Aritmética Básica
      • Cálculo com Expressões Algébricas
      • Equações e Inequações
      • Funções Matemáticas
      • Números complexos
  • Sistemas Operacionais
      • Estruturas e Algoritmos de Sistemas Operacionais
      • Técnicas de Programação na Construção de SOs
      • Seleção de SOs para projetos específicos
      • Gerenciamento de Processos e Memória
      • Subsistemas de Entrada e Saída
  • Técnicas de Programação
      • Dados x Código
      • Busca Sequencial e Binária
      • Ordenação em Memória
      • Recursividade
      • Manipulação de Arquivos

Semestre 03

Semestre integralmente voltado para as disciplinas do eixo tecnológico.

  • Algoritmos e Estrutura de Dados
      • Ambiente de Desenvolvimento Java
      • Teste-Driven Development (TDD)
      • Tipo de Dado Abstrato
      • Listas Lineares
      • Tabelas Hash, Árvores e Grafos
       
  • Análise e Projeto de Algoritmos
      • Análise de Algoritmos
      • Complexidade Algorítmica
      • Teoria da Intratabilidade
      • Algoritmos Gulosos
      • Divisão e Conquista
      • Programação Dinâmica e Algoritmos Aproximativos
  • Cibersegurança
      • O Perigo do Mundo Digital
      • Segurança com Dispositivos e Serviços de Rede
      • Ataques e Noções Básicas de Defesa
      • Proteção e Respostas à Incidentes
  • Redes de Computadores
      • Arquiteturas de Redes de Computadores
      • Protocolos e funcionamento de redes
      • Tecnologias envolvidas na operação de redes
      • Equipamentos de rede
      • Serviços oferecidos através de redes
  • Sistemas Distribuídos
      • Construção de aplicações distribuídas
      • Comunicação entre processos distribuídos
      • Aplicações cliente/servidor e peer-to-peer
      • Projeto e implementação de aplicações distribuídas

Semestre 04

Continua com disciplinas de Raciocínio Computacional e Tecnológico, mas dá início ao eixo específico do curso: Ciência de Dados.

  • Banco de Dados
      • Fundamentos de Banco de Dados
      • Modelos e Diagramas de Banco de Dados
      • Manipulação e recuperação de dados (SQL)
      • Restrições estruturais e funcionais
      • Geração de Relatórios
  • Cálculo Diferencial e Integral Aplicado
      • Cálculo Diferencial e Integral para resolução de problemas
      • Funções
      • Limites
      • Derivadas
      • Integrais
  • Computação em Nuvem
      • Desenvolvimento e migração para sistemas baseados na tecnologia de nuvem
      • Fundamentos da computação em nuvem
      • Projeto arquitetural de sistemas baseados em nuvem
      • Segurança de sistemas baseados em nuvem
  • Linguagem Orientada a Objetos
      • Mindset da Programação Orientada a Objetos
      • Ambiente Integrado de Desenvolvimento (IDE)
      • Desenvolvimento de Software Orientado a Objetos
      • Laboratório de Orientação a Objetos em Java
  • Teoria da Computação
      • Limites do poder computacional
      • Teoria dos Autômatos
      • Teoria da Computabilidade
      • Máquinas de Turing
      • Teoria da Complexidade de Problemas

       

Semestre 05

Quatro eixos equilibrados: Ciência de Dados, Humanas, Raciocínio Computacional e Tecnologia.

 

Inteligência Computacional
Análise Exploratória de Dados
Teoria de Grafos
Paradigmas de Programação
Estágio Supervisionado I

  • Análise Exploratória de Dados
      • Análise de dados
      • Estatística descritiva (caracterização de universos e amostras de dados)
      • Organização, sumarização e descrição de conjuntos de dados
      • Gráficos para as análises de dados
      • Interpretação visual de dados e comunicação de padrões
  • Estágio Supervisionado I
      • Regulamento de Estágio Supervisionado
      • Modelo de Relatório
      • Análise de Evidências e Comprovação de Estágio
      • Formalização via Portal do Aluno
  • Inteligência Computacional
      • Introdução à Inteligência Artificial (IA)
      • Representação do Conhecimento
      • Aprendizado de máquina
      • Processamento de linguagens naturais
      • Jogos, Robótica e Mineração de Dados
  • Paradigmas de Programação
      • Funcionamentos
      • Conceitos
      • Aspectos Semânticos
      • Representação dos Tipos de Dados
      • Paradigmas de Programação Imperativa, Orientado a Objetos, Funcional e Lógico
  • Teoria de Grafos
      • Grafos e Aplicações
      • Algoritmos de Percursos e Busca
      • Grafos para Soluções de Problemas em Computação
      • Árvores e Aplicações
      • Grafos Eulerianos e Hamiltonianos

Semestre 06

Semestre equilibrado em termos de eixos, mas é o último em que disciplinas de tecnologia são ofertadas com maior foco em Raciocínio Computacional.

  • Compiladores
      • Compiladores e Interpretadores
      • Especificação de Linguagens de Programação
      • Custo de Implementação e Execução de Programas
      • Ambiente de Execução de Programas
      • Técnicas e Ferramentas para Construção de Compiladores
  • Computação Gráfica e RA/RV
      • Objetos e Cenas em Ambientes Virtuais Tridimensionais
      • Manipulação e Interação com Objetos Virtuais
      • Tecnologias de E/S em Ambientes de Realidade Estendida
      • Ambiente Virtual Interativo
      • Contexto de Utilização de Ambientes de Realidade Estendida
  • Estágio Supervisionado II
      • Regulamento de Estágio Supervisionado
      • Modelo de Relatório
      • Análise de Evidências e Comprovação de Estágio
      • Formalização via Portal do Aluno
  • Inferência Estatística
      • Inferência Estatística
      • Planejamento e Condução de Estudos
      • Predições ou Inferências de Fenômenos
      • Qualidade dos Resultados
      • Generalizações de Características Populacionais
  • Robôs Móveis Inteligentes
      • Tecnologias disruptivas
      • Transdutores, sensores e atuadores
      • Feedbacks em Sistema Aberto ou Fechado
      • Protótipos e Soluções de Robótica Móvel
      • Robôs Móveis inteligentes

Semestre 07

Disciplinas do eixo de Raciocínio Computacional são finalizadas aqui e inicia-se o fortalecimento ainda maior dos eixos Ciência de Dados e Humanas.

  • Desenvolvimento para Big Data
      • Arquitetura de Big Data
      • Desempenho e Usabilidade de Tecnologias de Bancos de Dados
      • Interação entre Sistemas e Hardware
      • Modelagem de Sistemas Big Data
      • Estruturas de Dados e Lógica de Programação de Sistemas de Big Data
  • Estágio Supervisionado III
      • Regulamento de Estágio Supervisionado
      • Modelo de Relatório
      • Análise de Evidências e Comprovação de Estágio
      • Formalização via Portal do Aluno
  • Machine Learning
      • Modelos de Data Mining
      • Computação Cognitiva
      • Algoritmos de Data Mining (DM)
      • Machine Learning
      • Problemas Reais de Tomada de Decisão
  • Trabalho de Curso de CC - 1
      • Filosofia da Ciência
      • Prática da Pesquisa
      • Definição do Trabalho de Curso
      • Orientação e Acompanhamento dos Trabalhos de Pesquisa
  • UX e Design Thinking
      • Interface Homem-Computador
      • Design Centrado no Usuário
      • Usabilidade w Affordance
      • Design Emocional
      • Projeto de Soluções aplicado o UX e Design Thinking

Semestre 08

Último semestre com disciplinas dos eixos Ciência de Dados e Humanas.

  • Ciência de Dados
      • Perceptron usando Python
      • Metodologia CRISP-DM com Redes Neurais para Modelagem
      • Classificadores com Redes Neurais
      • Deep Learning em problemas de Machine Learning e Data Science
      • TensorFlow e Amazon SageMaker
  • Data Visualization
      • Visualização de Dados e Análise Visual de Dados
      • Representação Visual para Análise de Dados Complexos e Aplicações Reais
      • Visualização em Ciência de Dados e Big Data
      • Exemplos Práticos de Análise Visual de Dados
      • Aplicações e Novos Avanços
  • Estágio Supervisionado IV
      • Regulamento de Estágio Supervisionado
      • Modelo de Relatório
      • Análise de Evidências e Comprovação de Estágio
      • Formalização via Portal do Aluno
  • Processo de Imagens e Visão Computacional
    • 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 Curso de CC - 2
      • Estruturação da Monografia
      • Orientação para Finalização do Trabalho de Curso
      • Elaboração de Textos Científicos
      • Construção e Apresentação de Monografias
para quem este

Curso é
indicado

O público-alvo são os interessados em computação, tecnologia da informação e ciências da computação, tais como:

  • Estudantes do ensino médio que demonstram interesse e habilidades em matemática, ciências e computação;
  • Apaixonados por tecnologia, computadores, programação e inovação, dispostos a explorar conceitos e teorias avançadas relacionadas a computação;
  • Pessoas com habilidades analíticas e lógicas bem desenvolvidas, além de um pensamento crítico, essenciais para resolver problemas complexos de programação e desenvolver algoritmos eficientes;
  • Curiosos sobre o funcionamento interno dos computadores, como redes, sistemas operacionais, arquitetura de computadores e segurança da informação;
  • Interessados em pesquisa e desenvolvimento de novas tecnologias;
  • Aqueles que desejam uma carreira dinâmica, uma vez que a computação oferece carreira dinâmica e cheia de novidades e oportunidades de aprendizado contínuo.

Principais Habilidades:

  • Desenvolvimento de ferramentas computacionais
  • Atuação como Cientista de Dados
  • Criação de modelos e resolução de problemas
  • Desenvolvimento de pesquisas em Ciência da Computação e Inteligência Artificial
  • Desenvolver e propor novas soluções tecnológicas
imagem ilustrativa indicação de curso

Salário médio para umprofissional deCiência da Computação

icone ilustrativo media salarial R$ 5.150,00 a
R$ 13.068,38
imagem ilustrativa como funciona
como será

sua carreira

e o mercado de trabalho
  • Empresas de Tecnologia: Grandes empresas de tecnologia, como Google, Microsoft, Amazon, Apple e IBM, que necessitam com frequência de profissionais especializados em Ciência de Dados e IA para desenvolver e aprimorar algoritmos, sistemas de recomendação, análise de dados e outras aplicações.
  • Startups: Foco em tecnologia e possuem demanda por cientistas da computação para desenvolver produtos e serviços inovadores, como assistentes virtuais, análise de big data, detecção de fraudes, entre outros.
  • Setor Financeiro: Bancos, instituições financeiras e empresas de investimento usam análise de dados e IA para identificar padrões, prever tendências de mercado, desenvolver algoritmos de negociação e gerenciar riscos.
  • Setor de Saúde: Hospitais, clínicas e empresas farmacêuticas usam ciência de dados e IA para análise de dados médicos, diagnóstico, pesquisa de medicamentos, genômica e descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados de saúde.
  • Setor de Varejo: Usam análise de dados e IA para entender o comportamento do consumidor, personalizar recomendações, otimizar estoques, prever demanda e melhorar a eficiência operacional.
  • Setor de Transporte e Logística: Utilizam ciência de dados e IA para otimizar rotas de entrega, prever demanda, reduzir custos operacionais, melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos e realizar análises de risco.
  • Pesquisa: Universidades e centros de pesquisa oferecem oportunidades para cientistas de computação para desenvolver projetos de pesquisa, avançar em teorias e algoritmos, e contribuir para o conhecimento científico.
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Coordenador(a) Osvaldo Kotaro Takai

Osvaldo Kotaro Takai

do curso de Ciência da Computação

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    • Doutorando junto ao grupo de Banco de Dados IME-USP
    • Mestre e Bacharel em Computação IME-USP
    • Consultor AiiA Serviços e Soluções
    • Experiência em cursos de treinamento Modelagem de Processos de Negócio e de Análise de Sistemas
    • Atuou como ponto focal em Engenharia de Sistemas Atech S/A do Grupo EMBRAER
    • Foi analista na Secretaria da Fazenda/SP Análise e Especificação da Nova GIA Eletrônica
    • Participou da Análise e Especificação do Projeto Cartão Nacional de Saúde
    • Experiência como docente UFScar - São Carlos, USP e UNAERP de Ribeirão Preto
    • Certificação CPRE-FL Certified Professional for Requirements Engineering Foundation Level IBQTS - Brasil
    • Licensed Examination Institute do IREB® (International Requirements Engineering Board) Licensed Examination Institute
    • ICAgile Certified Professional (ICP) Certificate
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Nosso time de especialistas em carreiras te ajuda a encontrar o melhor caminho para conquistar seu lugar no mercado.

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Soft skills

Desenvolva as competências e habilidades essenciais para acelerar sua carreira.

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Trazemos as melhores empresas para dentro do ambiente educacional e as conectamos com nossos alunos, promovendo inovação e oportunidades de carreira

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A Faculdade Impacta tem bolsa?

Entenda como configurar ferramentas para construir seus projetos com React. Pratique a estrutura básica para criar uma página Web responsiva utilizando conceitos de estruturas de dados, sintaxe e organização com JavaScript e versionamento de código com Git.

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Qual o horário das aulas?

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A Faculdade Impacta é reconhecida pelo MEC?

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A Impacta é reconhecida no mercado?

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Quem já é formado precisa prestar outro vestibular?

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A Faculdade Impacta tem curso EAD

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A Faculdade Impacta tem bolsa?

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