Ciência
da Computação

No cenário atual, a ciência da computação é a base para todas as inovações tecnológicas. Nesta disciplina, você explorará as estruturas fundamentais da computação, desde a lógica booleana até a programação em baixo nível. Estudaremos linguagens como C e Python, abordando conceitos de programação procedural e modular. Além disso, você aprenderá a aplicar esses conhecimentos para resolver problemas complexos e otimizar soluções, preparando-se para desafios mais avançados da carreira.

A automação está transformando a maneira como as empresas operam, e o pensamento computacional é a chave para desbloquear esse potencial. Aqui, você desenvolverá a habilidade de decompor problemas e construir algoritmos eficientes, utilizando Python como principal linguagem. Exploraremos frameworks como Flask para automação de processos e introdução a práticas de DevOps, preparando você para a construção de soluções que vão além do trivial.

A matemática é a espinha dorsal da computação, essencial para modelagem de sistemas complexos. Nesta disciplina, você mergulhará em álgebra linear, cálculo e estatística, aplicando essas ferramentas para modelar problemas computacionais e simular soluções. Softwares como MATLAB e R serão explorados para resolver equações diferenciais, otimizar sistemas e prever resultados, dando-lhe as bases para o aprendizado de máquina e inteligência artificial.

No coração da eficiência computacional estão as estruturas de dados e os algoritmos. Estudaremos estruturas como listas, árvores e grafos, e exploraremos algoritmos de ordenação, busca e otimização. Python e C++ serão as linguagens de foco, enquanto ferramentas como Git para versionamento e benchmarking serão introduzidas para avaliar a performance das soluções, preparando você para desafios técnicos de alto nível.

Entender a arquitetura de computadores é crucial para otimização de software e hardware. Nesta disciplina, exploraremos a estrutura interna de sistemas computacionais, desde os circuitos lógicos até a memória e processadores. Ferramentas como o simulador MARS para MIPS serão utilizadas para demonstrar como o hardware influencia diretamente a performance e a eficiência energética dos sistemas que desenvolvemos.

A modelagem linear é a base para muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Você aprenderá a construir e interpretar modelos lineares, aplicando-os em problemas reais usando Python e bibliotecas como scikit-learn e TensorFlow. Estudaremos também técnicas de regularização e seleção de variáveis, essenciais para a criação de modelos robustos e eficientes.

A era da inteligência artificial está transformando todos os setores da economia. Nesta disciplina, você entenderá como prompts e modelos de linguagem interagem para criar soluções inteligentes. Exploraremos ferramentas como OpenAI e GPT, além de integrar essas tecnologias em plataformas práticas para criar chatbots e assistentes virtuais que respondem a comandos complexos.

Com a crescente demanda por sustentabilidade, a eficiência energética tornou-se uma prioridade. Nesta disciplina, você aprenderá a aplicar algoritmos avançados para otimizar o consumo energético em sistemas renováveis, utilizando ferramentas como MATLAB e simuladores de energia. Estudaremos também o impacto de modelos preditivos e machine learning para prever e melhorar a eficiência energética em projetos reais.

No mundo atual, a responsabilidade social é tão importante quanto as habilidades técnicas. Nesta disciplina, você explorará como as tecnologias da informação podem ser utilizadas para promover sustentabilidade e impactar positivamente a sociedade. Estudaremos exemplos de projetos bem-sucedidos e discutiremos como aplicar práticas sustentáveis em iniciativas de TI.

Os nanocursos são módulos intensivos focados em habilidades emergentes e tendências tecnológicas. Aqui, você terá a oportunidade de mergulhar rapidamente em tópicos como cibersegurança, Internet das Coisas e prototipagem rápida, utilizando ferramentas modernas e aplicando os conceitos em projetos de curto prazo, alinhados às demandas atuais do mercado.

Programação orientada a objetos é a pedra angular do desenvolvimento de software moderno. Nesta disciplina, você aprofundará seus conhecimentos em OOP, utilizando linguagens como Java e C#. Exploraremos princípios como encapsulamento, herança e polimorfismo, aplicando esses conceitos no desenvolvimento de software robusto e escalável, enquanto utilizamos IDEs como IntelliJ e Visual Studio para maximizar a produtividade.

A engenharia de software vai além da codificação. Trata-se de entender o ciclo de vida do software, desde a concepção até a manutenção. Exploraremos metodologias ágeis como Scrum e Kanban; e ferramentas como Jira e GitLab para gestão de projetos. O foco será em como desenhar, implementar e testar software de alta qualidade, sempre com um olhar para a escalabilidade e manutenção do código.

Os sistemas operacionais e as redes de computadores formam a base da infraestrutura digital. Nesta disciplina, você aprenderá sobre o funcionamento interno dos sistemas operacionais, desde a gestão de processos até a alocação de memória. Em paralelo, exploraremos redes de computadores, utilizando simuladores como Cisco Packet Tracer para configurar e otimizar redes, garantindo a segurança e a eficiência.

Nesta disciplina, você mergulhará no desenvolvimento de aplicações modernas, com ênfase em tecnologias e frameworks que dominam o mercado. Através do uso de HTML5, CSS3, e JavaScript, você aprenderá a criar interfaces web dinâmicas e responsivas, enquanto explora o desenvolvimento de backends robustos com Node.js e a integração com bancos de dados NoSQL como MongoDB. A disciplina também abordará práticas essenciais para garantir a escalabilidade e a segurança das aplicações, preparando você para enfrentar desafios reais do mercado.

A ciência de dados é o novo petróleo do século XXI. Nesta disciplina, você aprenderá a coletar, processar e analisar grandes volumes de dados, utilizando Python e bibliotecas como pandas, NumPy e Matplotlib. Exploraremos técnicas de machine learning e ferramentas como TensorFlow para criar modelos preditivos que auxiliam na tomada de decisões informadas e baseadas em dados.

As redes neurais convolucionais são a base para avanços em visão computacional e reconhecimento de padrões. Você aprenderá a construir e treinar CNNs utilizando frameworks como TensorFlow e PyTorch. Aplicaremos esses conhecimentos em problemas práticos como classificação de imagens e reconhecimento facial, preparando você para projetos complexos e inovadores.

Nesta disciplina, você aprenderá a desenvolver aplicações que funcionam em múltiplas plataformas, utilizando frameworks como React Native e Flutter. O foco será na criação de soluções consistentes e de alta qualidade, maximizando a reutilização de código e garantindo uma experiência uniforme em diferentes dispositivos. Ao final, você estará preparado para criar aplicações versáteis e escaláveis, prontas para o mercado global.

A computação de borda está transformando a forma como processamos e analisamos dados em tempo real. Nesta disciplina, você aprenderá a implementar soluções de edge computing que reduzem a latência e melhoram a eficiência dos sistemas, utilizando ferramentas como Docker e Kubernetes. Exploraremos casos de uso em IoT e computação distribuída, preparando você para desafios de alta tecnologia.

Os nanocursos são módulos intensivos focados em habilidades emergentes e tendências tecnológicas. Aqui, você terá a oportunidade de mergulhar rapidamente em tópicos como cibersegurança, Internet das Coisas e prototipagem rápida, utilizando ferramentas modernas e aplicando os conceitos em projetos de curto prazo, alinhados às demandas atuais do mercado.

O aprendizado profundo está na vanguarda da inteligência artificial, capacitando sistemas a aprenderem e tomarem decisões autônomas. Nesta disciplina, você aprenderá a construir modelos de deep learning utilizando frameworks como TensorFlow e Keras, aplicando-os em problemas como reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural. Exploraremos também técnicas avançadas de machine learning, preparando você para o desenvolvimento de soluções inovadoras e disruptivas.

A computação em nuvem e o big data são essenciais para a escalabilidade e análise de grandes volumes de informações. Você aprenderá a trabalhar com plataformas como AWS, Azure e Google Cloud para desenvolver e gerenciar infraestruturas na nuvem. Exploraremos também ferramentas de big data como Apache Hadoop e Spark, permitindo que você processe e análise dados massivos de forma eficiente e em tempo real.

A visão computacional está revolucionando indústrias, permitindo automação avançada e inteligência em sistemas. Nesta disciplina, você aprenderá a desenvolver soluções de visão computacional utilizando OpenCV e TensorFlow. Aplicaremos esses conhecimentos em cenários de automação industrial, como inspeção de qualidade e robótica, integrando a visão computacional em sistemas da Indústria 4.0.

O futuro da tecnologia está na interconexão de dispositivos e sistemas inteligentes. Aqui, você aprenderá a desenvolver soluções IoT, desde a criação de dispositivos conectados até a integração com sistemas de nuvem. Exploraremos plataformas como Arduino, Raspberry Pi e ESP8266, permitindo que você crie soluções embarcadas eficientes e seguras, que possam ser aplicadas em diversos setores da economia.

Com o aumento das ameaças digitais, a segurança cibernética tornou-se uma prioridade global. Nesta disciplina, você aprenderá a proteger sistemas e redes contra ataques, utilizando ferramentas como Wireshark, Metasploit e firewalls avançados. Exploraremos também técnicas de criptografia e gestão de identidades, preparando você para atuar na linha de frente da defesa cibernética.

A blockchain está transformando a economia digital, oferecendo segurança e transparência sem precedentes. Nesta disciplina, você aprenderá a construir e gerenciar blockchains utilizando plataformas como Ethereum e Hyperledger. Exploraremos também o impacto das criptomoedas e contratos inteligentes, preparando você para participar e inovar na nova economia digital.

Nesta disciplina, você se aprofundará em estruturas de dados e algoritmos complexos, essenciais para otimização de software. Exploraremos árvores AVL, heaps e grafos, bem como algoritmos de busca e ordenação avançados. Ferramentas como Git para versionamento e IDEs como CLion serão utilizadas para desenvolver e testar soluções que maximizem a eficiência e performance dos sistemas.

O processamento de linguagem natural (NLP) permite que sistemas compreendam e interajam com a linguagem humana. Você aprenderá a construir modelos NLP utilizando bibliotecas como NLTK, spaCy e Transformers, aplicando-os em tarefas como análise de sentimentos, tradução automática e chatbots. Exploraremos também a integração dessas soluções em sistemas maiores, aprimorando a experiência do usuário final.

Os nanocursos são módulos intensivos focados em habilidades emergentes e tendências tecnológicas. Aqui, você terá a oportunidade de mergulhar rapidamente em tópicos como cibersegurança, Internet das Coisas e prototipagem rápida, utilizando ferramentas modernas e aplicando os conceitos em projetos de curto prazo, alinhados às demandas atuais do mercado.

A evolução dos algoritmos de aprendizado de máquina está permitindo avanços em áreas como predição e automação inteligente. Nesta disciplina, você aprenderá a desenvolver e otimizar algoritmos avançados, como ensemble methods e reinforcement learning, utilizando frameworks como TensorFlow e Scikit-learn. Exploraremos também técnicas de tuning e validação, garantindo que seus modelos sejam precisos e eficientes em cenários complexos.

Os sistemas autônomos estão na vanguarda da inovação tecnológica, desde veículos autônomos até robôs industriais. Aqui, você aprenderá a desenvolver e controlar sistemas autônomos, utilizando plataformas como ROS (Robot Operating System) e simuladores como Gazebo. Exploraremos também técnicas de navegação, controle de movimento e tomada de decisão, preparando você para criar soluções que operem de forma independente e segura.

A computação quântica representa a próxima grande revolução na computação, oferecendo um salto exponencial em capacidade de processamento. Nesta disciplina, você aprenderá os fundamentos da computação quântica, utilizando plataformas como IBM Q Experience para desenvolver algoritmos quânticos básicos. Exploraremos também a arquitetura dos supercomputadores e seu papel na resolução de problemas complexos, preparando você para a próxima era da computação.

A experiência do usuário (UX) e a experiência do consumidor (UC) são cruciais para o sucesso de qualquer produto digital. Nesta disciplina, você aprenderá a criar interfaces intuitivas e agradáveis, utilizando ferramentas como Figma e Adobe XD. Exploraremos também testes de usabilidade e métodos de design centrados no usuário, garantindo que suas soluções atendam às necessidades dos usuários finais.

Com a crescente sofisticação dos ataques cibernéticos, a necessidade de testar e proteger sistemas nunca foi tão grande. Nesta disciplina, você aprenderá técnicas de hacking ético e pen testing, utilizando ferramentas como Metasploit, Burp Suite e Nmap. Exploraremos também o desenvolvimento de estratégias de defesa e mitigação, capacitando você a proteger infraestruturas críticas de forma proativa.

A robótica cognitiva está unindo a inteligência artificial com a robótica para criar sistemas que podem aprender e adaptar-se. Aqui, você aprenderá a desenvolver robôs que utilizam inteligência de dados para tomar decisões autônomas, utilizando plataformas como ROS e TensorFlow. Exploraremos também a integração com sensores avançados e técnicas de machine learning para criar robôs mais inteligentes e eficientes.

A performance de sistemas de dados é essencial para a eficiência e escalabilidade das soluções tecnológicas. Nesta disciplina, você aprenderá técnicas avançadas de tuning e otimização de bancos de dados, utilizando SQL, NoSQL e ferramentas como PostgreSQL e MongoDB. Exploraremos também a análise de desempenho e monitoramento em tempo real, garantindo que suas soluções sejam rápidas e confiáveis.

O sucesso de uma startup depende de sua capacidade de tomar decisões baseadas em dados. Nesta disciplina, você aprenderá a desenvolver soluções de Business Intelligence (BI), utilizando ferramentas como Power BI, Tableau e Qlik. Exploraremos também os fundamentos de desenvolvimento de startups, desde a concepção da ideia até a execução, incluindo práticas de pitch, prototipagem e escalabilidade.

Os nanocursos são módulos intensivos focados em habilidades emergentes e tendências tecnológicas. Aqui, você terá a oportunidade de mergulhar rapidamente em tópicos como cibersegurança, Internet das Coisas e prototipagem rápida, utilizando ferramentas modernas e aplicando os conceitos em projetos de curto prazo, alinhados às demandas atuais do mercado.