Grafismo do curso AI ScientistGrafismo decorativo
FIAP e Alura

Pós-graduação em

AI Scientist

Ciência de Dados e Modelagem de IA

Novo curso
  • 100% online
  • hands-on
  • 360 horas
  • 10 meses
Nota máxima no MEC

TRANSFORME DADOS EM SOLUÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Desenvolva uma formação completa em Ciência de Dados e modelagem de IA, da preparação dos dados à implantação dos modelos. Inspirada na metodologia CRISP-DM, a jornada reúne estatística, Machine Learning, Deep Learning, IA generativa, governança, deploy e monitoramento. Você aprenderá a transformar dados em modelos capazes de gerar insights e responder a problemas reais de negócio.

PARA QUEM É ESSE CURSO

Para profissionais de dados e quem busca transição para Ciência de Dados ou IA, com foco em modelagem e aplicações de negócio.

VOCÊ VAI SE PREPARAR PARA

Preparar dados e aplicar estatística e testes de hipótese com Python.

Construir modelos de machine learning e deep learning para problemas de negócio.

Desenvolver soluções de IA generativa com embeddings, RAG e agentes.

Implantar e monitorar modelos, interpretando resultados e aplicando governança de dados.

COMPETÊNCIAS E HABILIDADES

Programar em Python para análise e modelagem.Aplicar estatística, probabilidade e testes de hipótese.Criar modelos supervisionados e não supervisionados.Trabalhar com regressão, classificação e clustering.Desenvolver aplicações de Deep Learning e IA generativa.Trabalhar com Transformers, RAG e embeddings.Implantar e monitorar modelos em produção.Aplicar governança de dados, LGPD e GDPR.Trabalhar com bancos relacionais, NoSQL e vetoriais.Manipular e transformar dados.Desenvolver soluções com agentes de IA.

TECNOLOGIA E FERRAMENTAS

PythonAWSDatabricksClaude CodeIA generativaMachine LearningDeep LearningGitHubLangChain e LLMs
Certificado da PosTech

Microcertificações
por fase

Receba, além do certificado da pós-graduação,
5 achievements
ao completar cada uma das
fases. Dessa forma, você aumenta
as
possibilidades de reconhecimento e até
promoções,
antes mesmo da conclusão.

  1. Elipse de certificaçãoÍcone de certificado

    Achievement 1

    Discover

  2. Elipse de certificaçãoÍcone de certificado

    Achievement 2

    Build

  3. Elipse de certificaçãoÍcone de certificado

    Achievement 3

    Deploy

  4. Elipse de certificaçãoÍcone de certificado

    Achievement 4

    Scale

  5. Elipse de certificaçãoÍcone de certificado

    Achievement 5

    Go Live

CONHEÇA
O CONTEÚDO
DO CURSO

Receba, além do certificado da pós-graduação, 5 achievements ao completar cada uma das fases. Dessa forma, você aumenta as possibilidades de reconhecimento e até promoções, antes mesmo da conclusão.

MÊS 1 E 2

Metodologia CRISP-DM para projetos de ciência de dados

  • Introdução ao CRISP DM
  • Definição do problema de negócio e como definir o alvo da modelagem preditiva (target)
  • Metas de negócio vs. metas analíticas
  • Como transformar uma dor de negócio em solução de dados

Análise exploratória de dados

  • Como responder perguntas com dados
  • Projeto prático: Construindo um EDA
  • Como representar as informações com os melhores gráficos
  • Storytelling: contando histórias com os dados

Estatística essencial para cientistas de dados

  • Estatística inferencial (Amostragem e intervalos de confiança)
  • Probabilidade e distribuições (normal, binomial, Poisson)
  • Correlação, regressão linear simples e múltipla e avaliação de performance (MSE, MAE, R2)
  • Testes de hipótese (paramétricos e não paramétricos)
  • Teste A/B

Ambientes de trabalho para cientistas de dados

  • Ferramentas e Ambientes de Trabalho (Jupyter e VS Code)
  • Gestão de pacotes e ambientes (Conda, Virtualenv, Docker)
  • Boas Práticas de Programação e Documentação (Cookiecutter)
  • Colaboração e Versionamento (Git e GitHub/GitLab: branches, pull requests, merge, Git Actions)

Microcertificação

Ícone decorativo do conteúdo curricular

Ao final dessa fase, você
receberá o Achievement 1: Discover.

MÊS 3 E 4

Arquitetura de Big Data

  • Arquitetura de dados: Data Lake vs. Data Warehouse
  • Processamento distribuído: Hadoop e Spark
  • Manipulação de Dados com Spark
  • Data Mesh

Banco de dados relacionais para cientistas de dados

  • Banco de dados Relacionais
  • SQL para análise avançada: agregações e subqueries
  • Otimização de queries: índices, partições e boas práticas para consultas rápidas

NoSQL para ciência de dados

  • Introdução ao NoSQL: conceitos e diferenças em relação ao modelo relacional
  • Modelagem de dados em NoSQL: chave-valor, documentos, colunas e grafos
  • Consultas em NoSQL: operadores, filtros e agregações
  • Banco Vetorial

ETL Pipelines

  • Pipelines ETL/ELT (extração, transformação, carga)
  • Integração de dados em tempo real (Kafka)
  • Cloud Data (AWS S3, GCP BigQuery, Azure Data Lake)
  • FinOps em ambiente Cloud
  • Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse

Habilidades de engenharia de dados para cientistas de dados

  • Criação e manipulação de tabelas em bancos relacionais
  • Construção de consultas SQL com JOINs, CTEs, subqueries e funções de agregação
  • Consulta e transformação de dados em estruturas documentais
  • Integração de dados relacionais e não relacionais para análise

Engenharia de Dados com Spark

  • Ingestão e leitura de arquivos CSV, JSON e Parquet com Apache Spark
  • Construção de pipelines de transformação e processamento com PySpark DataFrames
  • Aplicação de filtros, joins, agregações e tratamento de dados
  • Persistência de dados em Parquet e Delta Lake
  • Processamento distribuído e otimização de performance com particionamento, cache e estratégias de execução.

Microcertificação

Ícone decorativo do conteúdo curricular

Ao final dessa fase, você
receberá o Achievement 2: Build.

MÊS 5 E 6

Modelos de Machine Learning Supervisionados

  • Fundamentos do Aprendizado Supervisionado
  • Classificação vs Regressão: Tipos de Problemas Supervisionados
  • Modelos de Regressão: Árvores, Florestas, Boosting, SVR e KNN
  • Modelos de Classificação: Regressão Logística, Árvores, Ensemble, SVM e Naive Bayes
  • Codificação de Variáveis Categóricas (Feature Encoding)
  • Escalonamento de Dados (Feature Scaling)
  • Métricas de Avaliação de Modelos Supervisionados
  • Modelos Supervisionados para Causalidade

Modelos de Machine Learning Não Supervisionados

  • Fundamentos do Aprendizado Não Supervisionado
  • Descobrindo Padrões Ocultos: Clusterização e Agrupamento de Dados
  • Modelos de Clusterização: K-Means, K-Medoids
  • Clusterização Avançada: DBSCAN
  • Modelos Hierárquicos: Agglomerative e Divisive Clustering
  • Redução de Dimensionalidade: PCA, SVD e Kernel PCA
  • Técnicas Não Lineares de Redução: t-SNE

Modelos de aprendizagem por reforço

  • Diferença entre aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço
  • Métodos Baseados em Valores (Value-based)
  • Métodos Baseados em Políticas (Policy-based)
  • Métodos Avançados

Séries Temporais

  • Fundamentos de Séries Temporais
  • Modelos Estatísticos Clássicos (ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Holt-Winters)
  • Feature Engineering Temporal e Modelos de ML
  • Avaliação e Validação Temporal

Otimização e avaliação de modelos

  • Feature selection: técnicas para extrair e selecionar variáveis relevantes
  • Otimização de hiperparâmetros: Grid Search e cross-validation
  • Analisando a influência das variáveis nos modelos (SHAP)
  • Backtest e Validação de modelos
  • Overfitting e Underfitting

Machine Learning End-to-End: do Negócio à Solução

  • Definição do problema de negócio e dos objetivos analíticos
  • Análise exploratória e preparação de dados
  • Feature Engineering e seleção de variáveis
  • Construção, comparação e otimização de modelos
  • Validação, métricas de desempenho e backtesting
  • Interpretabilidade e análise dos resultados dos modelos
  • Reprodutibilidade de experimentos, versionamento de dados e código, e rastreamento de modelos com ferramentas como MLflow.

Microcertificação

Ícone decorativo do conteúdo curricular

Ao final dessa fase, você
receberá o Achievement 3: Deploy.

MÊS 7 E 8

Redes Neurais

  • Redes neurais artificiais: multilayer perceptron, backpropagation, gradiente descendente
  • Redes convolucionais (CNNs) para visão computacional
  • Redes recorrentes (RNN, LSTM, GRU) para séries temporais e texto
  • Otimizações de redes neurais (L1, L2, Dropout, Adam, RMSprop)

Processamento de Linguagem Natural

  • Fundamentos de NLP e Representação de Linguagem
  • Pré-processamento de texto
  • Vetorizando Texto: Bag of Words e TF-IDF
  • Embeddings e Representações Semânticas
  • Modelos Clássicos de NLP (ML Tradicional)
  • Modelagem de Tópicos e Redução de Dimensionalidade em Texto

IA Generativa

  • Arquitetura Transformer: Modelos Encoder, Decoder e Encoder-Decoder
  • RAG (Retrieval-augmented generation)
  • Engenharia de prompts: zero-shot, few-shot, chain-of-thought
  • Agents: Autonomous Decision-Making with LLMs
  • LLMs Multimodais
  • Ética, viés, segurança e impacto social

LangChain para aplicações de LLM

  • Introduction to LangChain
  • Chains and Agents: Building Modular Workflows
  • Vector Databases and Memory Management
  • Integrations: APIs, Tools, and Deployment of LLM Applications
  • Lang Graph

Governança de IA Generativa

  • Fundamentos de governança, ética e uso responsável da IA Generativa
  • Privacidade, segurança e proteção de dados
  • Vieses, alucinações e limitações dos modelos
  • Guardrails e mecanismos de controle de comportamento
  • Avaliação, monitoramento e rastreabilidade de aplicações de IA
  • Conformidade regulatória e gestão de riscos

Microcertificação

Ícone decorativo do conteúdo curricular

Ao final dessa fase, você
receberá o Achievement 4: Scale.

MÊS 9 E 10

MLOps

  • Ciclo de vida de modelos
  • MLOps
  • CI/CD aplicado a modelos de machine learning
  • Deploy de modelos em produção com APIs e containers
  • Fazendo o seu primeiro deploy com Streamlit

Pipeline de ML completo e deploy no Streamlit

  • Conteinerização com Docker
  • Monitoramento de performance e detecção de drift de modelos
  • Versionamento de dados e modelos (MLflow, DVC)
  • Governança de modelos e o uso responsável da IA

Documentação de modelos de machine learning

  • Auditoria de pipelines de dados e monitoramento de modelos
  • Ética, Transparência e Responsabilidade em IA

Microcertificação

Ícone decorativo do conteúdo curricular

Ao final dessa fase, você
receberá o Achievement 5: Go Live.

Baixe o e-book
do curso

Invista na sua
evolução

  • Ícone de benefícioMelhor faculdade tech do país, com nota máxima no MEC
  • Ícone de benefícioAulas 100% online assíncronas
    com aprendizado hands-on
  • Ícone de benefícioAmplie o seu portifólio
  • Ícone de benefícioEvolua com tech experts do mercado
  • Ícone de benefícioAcesso à maior comunidade tech do Brasil
  • Ícone de benefícioMicrocertificações por fase
  • Ícone de benefícioAções, eventos, parcerias e benefícios
    exclusivos
  • Ícone de benefícioConclusão em 10 meses 360 horas
Turmas de março

Aproveite o benefício especial para inscrições até 11 de dezembro

18xR$780,00
18xR$624,00

Condição exclusiva para alunos e ex-alunos(as) FIAP e Alura*, empresas e comunidades parceiras.

Processo seletivo 100% digital

Investimento

Valores de investimento e opção de parcelamento, válidos para matrículas efetivadas em turmas com início no primeiro semestre de 2027. Sujeito a alterações sem aviso prévio.

ValorEmpresas e comunidades
parceiras, alunos(as)
e ex-alunos(as) FIAP e Alura*
18 parcelas**R$ 780,00**R$ 624,00**
12 parcelasR$ 1.170,00R$ 936,00
10 parcelasR$ 1.400,00R$ 1.120,00
À vistaR$ 13.650,00R$ 10.920,00

*Para garantir seu benefício no momento da matrícula:
1. Insira o seu e-mail FIAP ou Alura, se você for aluno(a) ou ex-aluno(a).
2. Indique o nome da empresa, se você faz parte de empresas e comunidades parceiras.

**No plano de pagamento em 18 parcelas, a partir da 13ª parcela, as parcelas subsequentes serão reajustadas conforme o IPCA. Com esse parcelamento, a FIAP permite ao aluno contar com a melhor formação acadêmica, concluindo o investimento na PosTech após o término do curso, que tem duração de aproximadamente 10 meses.
Descontos não-cumulativos.

No seu ritmo. Do seu jeito.

Estudante acompanhando aulas on-line

Aulas online
e hands-on

Você escolhe como aprender

Você escolhe como aprender

Aprenda quando e onde quiser, com aulas
digitais e assíncronas. Uma experiência 100%
hands-on, com cases e desafios reais
de mercado. Tudo isso em uma plataforma
proprietária e intuitiva.

Pessoas em uma atividade de tecnologia

Tech challenge

Desafio real com uma empresa real

Desafio real com uma empresa real

Crie soluções inovadoras para empresas
como Oracle, Natura, Sírio-Libanês e Itaú.
Na prática, você transforma suas ideias em
projetos e constrói seu próprio portfólio.

Comunidade de estudantes de tecnologia

comunidade tech

Você nunca está sozinho

Você nunca está sozinho

Faça parte de uma comunidade que troca
experiências, compartilha conhecimento,
oferece acesso exclusivo a vagas e
iniciativas para impulsionar sua carreira,
além de criar conexões que vão muito além
da sua PosTech. Uma rede sempre
disponível para você aprender, colaborar e
ampliar seu networking.

Pessoas colaborando em um desafio

tech4change

Soluções para um melhor amanhã

Soluções para um melhor amanhã

Transforme sua visão de futuro em projetos que
geram impacto. A ideia que mais se destacar leva
você ao SXSW, o maior festival de tecnologia
e inovação do mundo.

Certificação profissional

microcertificações
por fase

Reconhecimento durante
o curso

Reconhecimento durante
o curso

Além do certificado de pós-graduação,
receba microcertificações ao final de cada
uma das 5 fases da sua PosTech, para
comprovar seus conhecimentos
e habilidades ao longo da jornada.

Cursos de tecnologia da Alura

Curadoria
de cursos Alura

Escolhidos para você

Escolhidos para você

Selecionamos uma trilha de cursos
da Alura para complementar sua formação
e potencializar sua carreira, com acesso
durante as duas primeiras fases
da sua PosTech.

Cidade de Coimbra, Portugal

imersões internacionais

Boston, Lisboa, Coimbra e Porto

Boston, Lisboa, Coimbra e Porto

Amplie suas possibilidades com experiências
e únicas nas universidades e instituições mais
importantes das áreas de tecnologia,
transformação digital e empreendedorismo.

Profissionais em uma experiência tecnológica

tech experience

Imagine onde você quer estar.
Agora veja de perto.

Imagine onde você quer estar.
Agora veja de perto.

No Tech Experience, nossos alunos e alunas vão
explorar o dia a dia de grandes empresas. Uma
oportunidade de descobrir como funcionam
diferentes áreas, times e projetos, conhecer a
cultura das organizações, saber mais sobre
carreiras e acompanhar de perto como a
tecnologia é aplicada na prática. E ainda trocar
experiências com lideranças e profissionais de RH
de empresas como Itaú, Natura, Oracle, Globo,
TOTVS e Hospital Sírio-Libanês.

Crie hoje
as soluções
do amanhã

O Tech4Change é um desafio prático que conecta conhecimento,
inovação, networking e impacto social. Nessa vivência colaborativa

e transformadora, o aprendizado ganha propósito.

É assim: os projetos dos nossos alunos e alunas são apresentados no NEXT,

o maior festival universitário tech do país.

E a equipe que mais se destacar
ganha uma viagem para o SXSW, o maior festival de tecnologia e inovação do mundo.

Participantes de uma visita do Tech Experience da PosTech FIAP

Imagine onde você
quer estar.
Agora veja
de perto.

O Tech Experience leva os alunos e alunas da PosTech para conhecer grandes
empresas
por dentro. É a oportunidade de explorar o
espaço físico, conversar sobre
cultura e
carreira, conhecer os times e projetos mais relevantes e falar com lideranças,
especialistas e RH de empresas como Itaú,
Natura, Oracle, TOTVS, Hospital Sírio-
Libanês,
dentre outras. Uma experiência única e enriquecedora.

Vista de baixo de prédios corporativos
Linhas geométricas sobrepostas

Sua carreira
+ intensive

O seu desenvolvimento na PosTech vai
muito além da sala de aula.
Com mais de 600 empresas parceiras e 10
mil oportunidades profissionais,
os alunos e alunas têm acesso a eventos imersivos exclusivos, resolvem
desafios
reais de mercado e se conectam com especialistas e tech experts.

Do Talent Summit ao CareerUp, da
comunidade no Discord aos Meetups,
você amplia seu networking e suas possibilidades.

Porque aqui, seu futuro é + intensive.

GRANDES PARCERIAS
QUE CONECTAM
TALENTOS A OPORTUNIDADES

Sírio-LibanêsOracleCopa EnergiaCiência e Tecnologia ItaúItaúTOTVSGloboBrasilsegDatabricksNaturaXP

As aulas são
100% online,
mas você nunca
estará sozinho.

Faça parte de uma
comunidade durante
e após o curso.

Internacionais

Estenda sua experiência no exterior

Durante a sua PosTech, você pode fazer uma extensão
internacional e expandir sua formação para além do Brasil.
Escolha o momento ideal para você e a instituição que mais
combina com seu objetivo de carreira.

Seta indicando o destino selecionadoBostonSeta indicando o destino selecionadoLisboaSeta indicando o destino selecionadoCoimbraSeta indicando o destino selecionadoPorto

Desenvolva-se com os especialistas
que lideram suas áreas de atuação

  • Erika Tavares, Coordenadora

    Coordenadora

    Erika Tavares

    Líder de Iniciativas | Mentora | Embaixadora

    Mulheres de produto
    Thamiris Adriano, Coordenadora

    Coordenadora

    Thamiris Adriano

    IT Analyst III

    F1rst Digital Services
    Flavia Varga, Coordenadora

    Coordenadora

    Flavia Varga

    Head of Innovation

    alacre

    Douglas Martins, Coordenador

    Coordenador

    Douglas Martins

    Senior DevOps Engineer

    iugu
  • Daniele Garcia, Coordenadora

    Coordenadora

    Daniele Garcia

    Developer

    ambev tech
    Queit Elizandra Zunino, Coordenadora

    Coordenadora

    Queit Elizandra Zunino

    Diretoria Global de Tecnologia & Pessoas

    Viviane Elias, Coordenadora

    Coordenadora

    Viviane Elias

    C-Level | Board Member | Governança Corporativa

    FIAP
    Celso Poderoso, Coordenador

    Coordenador

    Celso Poderoso

    Global Director, Business Reporting Governance

    McCain
  • Ana Raquel, Coordenadora

    Coordenadora

    Ana Raquel

    Cientista de Dados

    Itaú
    Andrea Paiva, Diretora

    Diretora

    Andrea Paiva

    Diretora Pós-Graduação Digital

    FIAP
    Gustavo Lima, Coordenador

    Coordenador

    Gustavo Lima

    Engenheiro de software principal (IT Engineer Spec IV)

    F1rst Digital Services
    Vinicius Vieira, Coordenador

    Coordenador

    Vinicius Vieira

    SecOps Manager

    Trustly
  • Erika Tavares, Coordenadora

    Coordenadora

    Erika Tavares

    Líder de Iniciativas | Mentora | Embaixadora

    Mulheres de produto
    Thamiris Adriano, Coordenadora

    Coordenadora

    Thamiris Adriano

    IT Analyst III

    F1rst Digital Services
    Flavia Varga, Coordenadora

    Coordenadora

    Flavia Varga

    Head of Innovation

    alacre

    Douglas Martins, Coordenador

    Coordenador

    Douglas Martins

    Senior DevOps Engineer

    iugu
  • Daniele Garcia, Coordenadora

    Coordenadora

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    Developer

    ambev tech
    Queit Elizandra Zunino, Coordenadora

    Coordenadora

    Queit Elizandra Zunino

    Diretoria Global de Tecnologia & Pessoas

    Viviane Elias, Coordenadora

    Coordenadora

    Viviane Elias

    C-Level | Board Member | Governança Corporativa

    FIAP
    Celso Poderoso, Coordenador

    Coordenador

    Celso Poderoso

    Global Director, Business Reporting Governance

    McCain
  • Ana Raquel, Coordenadora

    Coordenadora

    Ana Raquel

    Cientista de Dados

    Itaú
    Andrea Paiva, Diretora

    Diretora

    Andrea Paiva

    Diretora Pós-Graduação Digital

    FIAP
    Gustavo Lima, Coordenador

    Coordenador

    Gustavo Lima

    Engenheiro de software principal (IT Engineer Spec IV)

    F1rst Digital Services
    Vinicius Vieira, Coordenador

    Coordenador

    Vinicius Vieira

    SecOps Manager

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  • Erika Tavares, Coordenadora

    Coordenadora

    Erika Tavares

    Líder de Iniciativas | Mentora | Embaixadora

    Mulheres de produto
    Thamiris Adriano, Coordenadora

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    IT Analyst III

    F1rst Digital Services
    Flavia Varga, Coordenadora

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    Douglas Martins, Coordenador

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    Senior DevOps Engineer

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Alun
AluraFIAPPM3StartSe

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Perguntas frequentes

A PosTech é uma pós-graduação lato sensu em tecnologia, criada por especialistas com a experiência da FIAP e da Alura. Os cursos são voltados à aplicação prática de conhecimentos para resolver desafios reais do mercado.

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Profissional de tecnologia

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Profissional de desenvolvimento front-end

AI Engineer Specialist

Profissional de engenharia de inteligência artificial

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