Nota máxima no MEC
Universidade reconhecida com conceito máximo na avaliação do Ministério da Educação.
DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos
Pós-Graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos
Prepare-se para projetar, automatizar e gerenciar todo o ciclo de vida de dados e modelos de inteligência artificial.
Sobre o curso
A Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos da UniCesumar prepara profissionais para projetar, automatizar e gerenciar todo o ciclo de vida de dados e modelos de inteligência artificial. O curso desenvolve competências voltadas à integração entre engenharia de dados, operações de machine learning e práticas de automação, permitindo que organizações implementem soluções de IA de forma escalável, segura e eficiente.
Durante a especialização, o estudante aprofunda conhecimentos sobre DataOps, MLOps, pipelines de Machine Learning, versionamento de dados, observabilidade, monitoramento de modelos, detecção de drift, Feature Stores e governança do ciclo de vida de modelos preditivos. A formação também contempla Big Data Analytics, gestão da inovação, pensamento crítico e os desafios da Sociedade 5.0, preparando o profissional para atuar em ambientes orientados por dados e inteligência artificial.
Ao concluir a pós-graduação, o profissional estará preparado para estruturar pipelines automatizados de dados e modelos, monitorar aplicações de IA em produção, garantir a qualidade dos dados e acelerar a entrega de soluções analíticas e de Machine Learning para diferentes segmentos do mercado.
Vantagens UniCesumar
- + de 1.300 polos
Presença no Brasil e no exterior para você estudar perto de onde estiver.
- 80% mestres e doutores
Corpo docente formado por professores com mestrado e doutorado.
- 88% dos alunos empregados
Formação alinhada ao mercado, com alto índice de empregabilidade.
Mercado de Trabalho
O crescimento das soluções baseadas em inteligência artificial aumenta a necessidade de profissionais capazes de automatizar processos, monitorar modelos em produção e garantir a qualidade dos dados utilizados pelas organizações. Nesse cenário, DataOps e MLOps tornaram-se áreas estratégicas para empresas que buscam escalar projetos de IA com eficiência e segurança. A área apresenta excelente perspectiva de crescimento, impulsionada pela expansão da inteligência artificial, pela necessidade de operacionalizar modelos em larga escala e pela busca das organizações por processos cada vez mais automatizados, confiáveis e orientados por dados.
Oportunidades de carreira
Empresas de tecnologia
Software houses
Fintechs
Consultorias em dados e inteligência artificial
Startups
Indústrias
Instituições financeiras
Centros de pesquisa
Engenharia de Dados
Engenharia de Machine Learning (ML Engineer)
DataOps
MLOps
Nossa Metodologia
Apoio em cada etapa
Conte com uma estrutura preparada para orientar você durante toda a jornada acadêmica.
Tecnologia que potencializa o aprendizado
Material didático moderno e interativo, que acompanha as novidades da educação a distância.
Reconhecimento que abre portas
Credibilidade acadêmica e nota máxima na avaliação do MEC e alta valorização no mercado.
Perguntas Frequentes
O que faz um profissional especializado em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?
O que faz um profissional especializado em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?
O profissional desenvolve, automatiza e monitora pipelines de dados e modelos de inteligência artificial, garantindo qualidade, escalabilidade, reprodutibilidade e desempenho durante todo o ciclo de vida das aplicações de Machine Learning.
Quem pode fazer a Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?
Quem pode fazer a Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?
O curso é destinado a graduados que desejam aprofundar conhecimentos em engenharia de dados, operações de Machine Learning e inteligência artificial. É indicado para engenheiros de dados, cientistas de dados, desenvolvedores, engenheiros de Machine Learning, profissionais DevOps e demais graduados em áreas correlatas.
O que se estuda na Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?
O que se estuda na Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?
O curso aborda DataOps, MLOps, Big Data Analytics, pipelines de Machine Learning, monitoramento de modelos, observabilidade, versionamento de dados, Feature Stores, drift detection e boas práticas para implantação de soluções de IA em produção.
O que é DataOps?
O que é DataOps?
DataOps é uma metodologia que aplica princípios de automação, integração contínua e colaboração à engenharia de dados, tornando o desenvolvimento e a gestão de pipelines de dados mais rápidos, confiáveis e escaláveis.
O que é MLOps?
O que é MLOps?
MLOps (Machine Learning Operations) reúne práticas que automatizam o desenvolvimento, a implantação, o monitoramento e a manutenção de modelos de Machine Learning, aproximando ciência de dados, engenharia de software e operações.
Quanto tempo dura a Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?
Quanto tempo dura a Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos?
A Pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos da UniCesumar pode ser concluída entre 6 e 18 meses , de acordo com o ritmo de estudos do aluno. A metodologia flexível permite conciliar a especialização com a rotina profissional, proporcionando mais autonomia para organizar o aprendizado.
Onde o profissional especializado em DataOps e MLOps pode atuar?
Onde o profissional especializado em DataOps e MLOps pode atuar?
O profissional pode atuar em empresas de tecnologia, fintechs, consultorias, startups, indústrias, instituições financeiras, centros de pesquisa e organizações que utilizam inteligência artificial, engenharia de dados e análise avançada de informações.
Quais tecnologias e metodologias são estudadas durante o curso?
Quais tecnologias e metodologias são estudadas durante o curso?
O curso contempla DataOps, MLOps, Big Data Analytics, Feature Stores, monitoramento de modelos, observabilidade, DVC (Data Version Control), pipelines de Machine Learning, drift detection e práticas modernas para operação de soluções baseadas em inteligência artificial.