Graduação •

Ciência da Computação

graduação • Presencial

Ciência da Computação

Análise de Dados e Inteligência Artificial

Próxima turma:

Fevereiro de 2026

08h00 às 11h40

Presencial

8 semestres

matutino
19h00 às 22h40

Presencial

8 semestres

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

Application Data Persistence
- - Compreender um Projeto Conceitual e Lógico de Banco de Dados.
  - Realizar o Projeto Físico de bancos de dados físicos.
  - Configuração de índices e restrições de integridade.
  - Desenvolvimento de Endpoints RESTful.
  - Testes e documentação de endpoints usando a interface Swagger.
Innovation Lab: Agile Dev in No/Low-Code
- - Fundamentos de Metodologias Ágeis.
  - Planejamento e Monitoramento de Projetos Ágeis.
  - Coordenação Interdisciplinar.
  - Validação e Entrega de Projetos.
  - Facilitação de Cerimônias Ágeis.
No/Low-Code Workflow
- - Arquitetura com Integração FrontEnd e Backend.
  - Automação com No/Low-Code.
  - Desenvolvimento de App Mobile e Sistema Web.
  - Otimização de Performance, Escalabilidade e Persistência.
  - Lançamento, Deploy e Validação.
Software Requirements and Modeling
- - Entender um especificação completa de um App Mobile/Web.
  - Análise do Problema.
  - Características da Solução.
  - Processos de Negócio.
  - Diagramas de Casos de Uso.
Visual Automation Using AI
- - Criação de fluxos de automação inteligente.
  - Integração com endpoints RESTful para dados dinâmicos.
  - Criação de Agentes de IA com LLN (Linguagem de Lógica Natural)
  - Testes de agentes com usuários simulados para respostas contextuais.
  - Projeto com Integração e Validação.

Semestre 02

Database Design
- - Projeto de Banco de Dados
  - Modelagem Conceitual
  - Modelo Entidade Relacionamento
  - Modelo Relacional
  - Normalização
Innovation Lab: Advanced No/Low Code
- - Arquitetura Híbrida com Integrações Nativas e Backend Avançado.
  - Desenvolvimento de Features Avançadas com Automação Visual e IA.
  - Design Avançado de UX/UI com Animações e Componentes Customizados.
  - Otimização de Performance e Persistência em Apps Móveis Híbridos.
  - Lançamento, Deploy e Validação de Mercado com Integrações Avançadas.
Programming & Algorithms
- - Introdução à Programação e Lógica Computacional
  - Ambientes e Fundamentos da Linguagem Python
  - Estruturas de Dados e Modelagem de Problemas
  - Desenvolvimento de Algoritmos com Modularização
  - Funções, Refatoração e Boas Práticas de Programação
Software Engineering
- - Engenharia de Software na Prática
  - Processos Tradicionais versus Ágeis
  - Análise de Problemas
  - Levantamento de Características da Solução
  - Engenharia de Requisitos
SQL Fundamentals
- - Criação de Banco de Dados
  - Linguagem SQL
  - Funções e procedimentos
  - Restrições estruturais e funcionais
  - Geração de Relatórios

Semestre 03

Big Data Technologies
- - Introdução e Conceitos Básicos de Big Data.
  - Arquiteturas e Ambientes em Nuvem para Big Data.
  - Data Warehousing e Engenharia de Dados Grandes.
  - Bancos de Dados NoSQL e Frameworks de Programação.
  - Data Streaming, Visualização e Projeto Integrado.
Cloud and Cybersecurity
- - Fundamentos de Computação em Nuvem.
  - Ameaças e Riscos Cibernéticos.
  - Gerenciamento de Identidade e Acesso (IAM).
  - Segurança de Rede e Infraestrutura.
  - Conformidade e Governança.
Computational Theory
- - Limites do poder computacional.
  - Teoria dos Autômatos.
  - Teoria da Computabilidade.
  - Máquinas de Turing.
  - Teoria da Complexidade de Problemas.
NoSQL Databases
- - Banco de Dados Não Relacional.
  - Bancos de Dados: MongoDB. Mongoose, Cassandra, Neo4J.
  - Gerenciamento de Banco de Dados e Collections.
  - Gerenciamento de Banco de Dados Orientados a Grafos.
  - Gerenciamento de Banco de Dados Orientados a Documentos.
Soft Skills Development
- - Comunicação Eficaz e Apresentação Técnica.
  - Inteligência Emocional e Autoconsciência Profissional.
  - Trabalho em Equipe e Colaboração Interdisciplinar.
  - Resolução de Problemas e Pensamento Crítico Ético.
  - Adaptabilidade, Gestão do Tempo e Aprendizado Contínuo.

Semestre 04

Business Intelligence
- - Caracterização de Sistemas de BI.
  - Implementação de OLAP (MOLAP, ROLAP, HOLAP).
  - Desenvolvimento de Data Warehouse.
  - ETL para Data Warehouse.
  - Construção de Data Mart e Cubo OLAP.
Exploratory Data Analysis
- - Análise de Dados.
  - Estatística Descritiva.
  - Organização e Sumarização de Dados.
  - Gráficos para Análise de Dados.
  - Interpretação Visual de Padrões.
Innovation Lab: Applied BI
- - Planejamento e Definição de Projetos de BI.
  - Extração e Modelagem de Dados com T-SQL.
  - Análise Exploratória de Dados (EDA) para Suporte a BI.
  - Desenvolvimento de Soluções de BI e Dashboards.
  - Apresentação, Validação e Iteração do Projeto Integrado.
Relational Database Programming (T-SQL)
- - Fundamentos Avançados de T-SQL e Estruturas de Controle.
  - Procedimentos Armazenados e Funções (Stored Procedures e User-Defined Functions).
  - Triggers e Gerenciamento de Eventos.
  - Otimização de Consultas e Índices.
  - Programação Avançada e Automação com T-SQL.

Semestre 05

Advanced Mathematics for Data Science
- - Limites, Continuidade e Comportamento de Funções.
  - Derivação e Otimização de Funções.
  - Técnicas de Integração e Cálculo de Áreas.
  - Otimização Matemática para Modelagem de Dados.
  - Aplicações em Estatística e Probabilidade.
Innovation Lab: Practical Software Tool Development
- - OOP em C++ para Calculadoras.
  - Editores de Texto com C++.
  - Criação de Bibliotecas de Estrutura de Dados Otimizados.
  - Criação de Bibliotecas para Análise de Dados.
  - Desenvolvimento de Sistemas de recomendação.
Object-Oriented Software Development
- - Fundamentos de Programação Orientada a Objetos com C++.
  - Herança e Polimorfismo Avançado.
  - Gerenciamento de Memória e Ponteiros Inteligentes.
  - Manipulação de Arquivos e Entrada/Saída em C++.
  - Uso da Standard Template Library (STL) e Projetos Práticos.
Performance-Driven Algorithm Analysis
- - Análise Assintótica e Modelos de Complexidade.
  - Algoritmos de Ordenação e Busca Avançados.
  - Algoritmos de Grafos e Otimização.
  - Técnicas de Divisão e Conquista e Programação Dinâmica.
  - Profiling, Otimização e Projeto Prático.

Semestre 06

Computational Mathematics
- - Métodos Numéricos para Equações Lineares.
  - Aproximação e Interpolação Numérica.
  - Integração e Diferenciação Numérica.
  - Otimização Não Linear e Algoritmos Genéticos.
  - Análise de Erros e Estabilidade Numérica.
Data Structures for Application Development
- - Estruturas Avançadas: Árvores e Grafos.
  - Heaps e Estruturas de Prioridade.
  - Tabelas Hash e Estruturas Dinâmicas.
  - Estruturas para Dados Espaciais e Temporais.
  - Análise de Complexidade e Implementação Eficiente.
Innovation Lab: API and Microservices Development
- - Planejamento e Design de Arquiteturas de Microservices.
  - Desenvolvimento de APIs e Integração de Estruturas de Dados.
  - Orquestração e Gerenciamento de Microservices.
  - Testes, Monitoramento e Otimização.
  - Apresentação e Iteração do Projeto Integrado.
Mathematics for Computer Science
- - Teoria dos Grafos e Combinatória.
  - Álgebra Linear Aplicada.
  - Probabilidade e Estatística Discreta.
  - Lógica e Teoria dos Conjuntos.
  - Cálculo Vetorial e Otimização.

Semestre 07

Advanced Topics in Computer Science 1
- - Estado da Arte dos Conceitos de CC.
  - Serviços de Alta Demanda.
  - Tecnologias em Alta.
  - Grandes Restrições e Problemas em Aberto.
  - Profissionais de CC.
Graph Theory and Applications
- - Fundamentos de Teoria dos Grafos e Representações.
  - Algoritmos de Percurso e Conectividade.
  - Teoria de Fluxo e Otimização em Grafos.
  - Grafos Planos e Aplicações em Redes.
  - Aplicações Avançadas em Ciência da Computação.
Innovation Lab: Operating System Engineering
- - Planejamento e Design de Sistemas Operacionais.
  - Gerenciamento de Processos e Escalabilidade.
  - Gerenciamento de Memória e Virtualização.
  - Sincronização e Comunicação Interprocessos.
  - Testes, Otimização e Apresentação do Projeto.
Linear Algebra
- - Vetores, Espaços Vetoriais e Operações.
  - Matrizes, Determinantes e Sistemas Lineares.
  - Valores e Vetores Próprios com Decomposições.
  - Transformações Lineares e Aplicações em Gráficos.
  - Aplicações Avançadas em Ciência da Computação.
Programming Paradigms
- - Paradigma Imperativo e Estruturado.
  - Paradigma Orientado a Objetos.
  - Paradigma Funcional.
  - Paradigma Lógico.
  - Paradigma Concorrente e Paralelo.

Semestre 08

Advanced Topics in Computer Science 2
- - Estado da Arte dos Conceitos de IA.
  - Serviços de Alta Demanda.
  - Tecnologias em Alta.
  - Grandes Restrições e Problemas em Aberto.
  - Profissionais de IA.
Artificial Intelligence
- - Aprendizado Profundo (Deep Learning).
  - Aprendizado por Reforço.
  - Processamento de Linguagem Natural (NLP).
  - IA Explicável (XAI).
  - Aplicações Práticas de IA.
Compiler Engineering
- - Análise Léxica com Flex (LEX) e Alternativas Modernas.
  - Análise Sintática com Bison (YACC) e ANTLR.
  - Análise Semântica e Geração de Código Intermediário.
  - Otimização de Código e Gerenciamento de Erros.
  - Geração de Código Final e Projeto Integrador.
Innovation Lab: Machine Learning
- - Planejamento e Seleção de Problemas de Machine Learning.
  - Desenvolvimento e Treinamento de Modelos de ML.
  - Otimização de Modelos com Técnicas de Compilação.
  - Integração e Avaliação de Desempenho.
  - Apresentação e Inovação no Projeto Integrado.

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

Salário médio para umprofissional deCiência da Computação

R$ 5.150,00 a
R$ 13.068,38

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.

A formação que pode transformar sua carreira Inscreva-se

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coordenador

Aprenda com quem entende do negócio

Osvaldo Kotaro Takai

do curso de Ciência da Computação

Ver perfil

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

Nota

máxima

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Trazemos para dentro do nosso ecossistema grandes empresas interessadas em conhecer e contratar nossos alunos.
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Além disso, organizamos a renomada Feira de Carreiras, onde você pode interagir diretamente com empresas líderes em seus setores e explorar oportunidades de estágio e emprego.

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Domine as habilidades socioemocionais mais requisitadas pelos RHs de grandes empresas
Mentoria de carreira
Construa um plano de carreira personalizado de acordo com seu perfil e objetivos profissionais.
Eventos exclusivos
Conecte-se e interaja com a comunidade de alunos e com as principais empresas do mercado.

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Imagine um projeto que ofereça 100% de bolsa a estudantes de baixa renda para cursos de tecnologia. E se esse projeto também desse oportunidades para mulheres que têm o sonho de atuar nesta área?

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Perguntas Frequentes

A Faculdade Impacta é reconhecida pelo MEC?

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

A Faculdade Impacta tem Bolsa?

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Aproveitamento de estudos
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A Impacta é reconhecida no mercado?

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.

Qual horário das aulas?

Manhã - Das 8h00 às 11h40

Noite - Das 19 às 22h40

Quem já é formado precisa prestar outro vestibular?

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.

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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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