Informações
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Ao cursar a Especialização em Tecnologia Python para Negócios da Universidade Tecnológica Federal do Paraná – Dois Vizinhos (UTFPR-DV) você tem a oportunidade de se qualificar em uma Pós-Graduação (lato-sensu) voltado à aplicação da tecnologia Python para a criação de inovadores produtos de software e startups. Este curso é a primeira pós-graduação (lato-sensu) ofertada de maneira 100% a distância, que foca no uso da tecnologia Python para a criação de startups e inovadores produtos de software, por uma universidade federal do Brasil!
Ao terminar o nosso curso, é emitido o título de Especialista em Tecnologia Python para Negócios pela UTFPR.
Neste curso, são vistos vários aspectos da tecnologia Python aplicados a negócios de software: Empreendedorismo e Inovação em Software, Programação, Desenvolvimento de Sistemas (WEB, Desktop e Banco de Dados), Engenharia de Software, Computação Gráfica (Introdução a Jogos e Processamento de Imagens) e Tópicos Avançados (Aprendizado de Máquina, Programação Concorrente e Paralela, Banco de Dados Espaciais).
Sobre o Curso
- 360h de carga horária 100% online – aulas, conteúdos, provas, Trabalho de Conclusão de Curso (TCC): TUDO ONLINE! (nenhum encontro presencial é realizado)
- A metodologia de ensino é totalmente voltada e flexível para você!
- Encontros (online) assíncronos são realizados na forma de disponibilização de materiais (na forma de textos de apoio, vídeos curtos e exercícios de fixação de conceitos) no Moodle institucional da UTFPR. Para apoiar os estudos, tutores estarão de prontidão para sanar dúvidas.
- Encontros (online) síncronos também são previstos, permitindo a interação de discentes com o docente da disciplina e tornando as aulas personalisadas as necessidades da turma. Tais encontros são gravados e disponibilizados para a turma, alunos podem assistir os encontros que não puderam participar ou reassistir encontros para revisar o conteúdo.
- Cada módulo conta com um Projeto Integrador, que possibilita a aplicação prática de técnicas e conceitos vistos no módulo como um trabalho prático. O tema é aberto e possibilita desenvolver a sua idéia de negócio e produto dentro do curso.
- Corpo docente altamente qualificado, sendo a maioria doutores com parcerias com a indústria.
- Nossos tutores estarão disponíveis para acompanhar o desenvolvimento do aprendizagem dos alunos ao longo do curso. Temos os tutores que ajudam a entender o conteúdo passado nas disciplinas, bem como tutores para auxiliar na gestão de estudos a distância.
- Além do formato tradicional de monografia, o TCC poderá também ser na forma de um software, tanto protótipo quanto um produto mínimo viável (Aproveite para desenvolver seu produto, negócio ou startup no curso!!) ou ainda em formato de artigo aceito para publicação em uma conferência ou periódico da área de Ciência da Computação. Conte com o nosso corpo docente para ter uma orientação de nível internacional na realização desta importante etapa do curso.
Por que UTFPR?
- A UTFPR foi avaliada com nota 5 (conteito máximo do Inep) no processo de recredenciamento na modalidade Ensino a Distância.
- A Especialização em Tecnologia Python para Negócios está vinculada ao curso de Engenharia de Software da UTFPR-DV, que também recebeu nota máxima pelo MEC.
- A UTFPR disponibiliza um amplo sistema online de bibliotecas, contando com mais de 25 mil livros digitais com livre acesso para nossos alunos; sem falar no acervo físico com mais de 200 mil exemplares.
- Segundo o MEC, a UTFPR é a instituição mais eficiente.
Disciplinas
Básicas
Empreendedorismo e Inovação em Software
Programação
- Ambiente de Ensino e Aprendizagem a Distância
- Preparação Pedagógica
- Trabalho de Conclusão de Curso
- Empreendedorismo e Mercado de Software
- Desenvolvimento de Mínimo Produto Viável
- Modelagem de Negócio de Software
- Fundamentos de Programação com Python
- Orientação a Objetos em Python e Ferramentas UML
- Python Avançado
Desenvolvimento de Sistemas e Engenharia de Software
Tópicos em Computação Gráfica
Tópicos Avançados
- Sistemas de Banco de Dados com Python
- Python para WEB
- Engenharia de Software para Projetos em Python
- Planejamento e Gestão de Teste para Sistemas em Python
- Interface Gráfica com o Usuário em Python
- Processamento de Sinais e Imagens com Python
- Computação Gráfica e Visão Computacional com Python
- Introdução ao Desenvolvimento de Jogos com Python
- Processamento de Dados Espaciais com Python
- Python para Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões 1
- Python para Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões 2
- Programação Concorrente e Paralela em Python
Professores
Alinne C. C. Souza
Professora na UTFPR-DV. Possui Doutorado em Ciência da Computação pela USP (2017) e pós-doutorado na USP. Áreas de interesse: teste de software, engenharia de requisitos, metodologias ágeis, processo de comunicação, desenvolvimento distribuído de software, gerenciamento de projetos e grafo de cena.
Anderson C. Carniel
Possui Doutorado em Ciência da Computação pela USP (2018). Áreas de interesse: ciência de dados espaciais, data warehousing, data warehouse geográfico, ferramentas OLAP, banco de dados espaciais (com dados espaciais crisp e vagos), indexação espacial e gerenciamento de dados em memórias flash (incluindo SSDs).
Dalcimar Casanova
Professor na UTFPR-PB. Possui Doutorado em Física Computacional pela USP (2013) e pós-doutorando na USP (2015). Tem experiência nas áreas de Ciência da Computação, Física Computacional e aplicações em áreas multidisciplinares, atuando principalmente nos seguintes temas: visão computacional, redes complexas, fractais, aprendizado de máquina e bioinformática.
Francisco C. M. Souza
Professor na UTFPR-DV. Possui Doutorado em Ciência da Computação pela USP (2017) e pós-doutorado na USP. Experiência nas áreas de Engenharia de Software e Inteligência Artificial, principalmente nas seguintes linhas: Teste de Software, Teste de Mutação, Algoritmos de Buscas e Meta-heurísticas.
Jefferson T. Oliva
Professor na UTFPR-PB. Possui Doutorado em Ciência da Computação pela USP e atualmente é pós-doutorando na USP. Em 2017, parte do doutorado foi desenvolvida no Massachusetts General Hospital/Harvard Medical School. Também é pesquisador Laboratório de Bioinformática (LABI) da UNIOESTE/Foz do Iguaçu.
Lucas H. Negri
Professor no IFMS. Possui graduação em Ciência da Computação e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade do Estado de Santa Catarina (2009 e 2012) e doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2017). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional.
Marcelo Teixeira
Professor na UTFPR-PB. Possui Doutorado em Engenharia de Automação e Sistemas pela UFSC (2013). Possui experiência nos seguintes temas: Sistemas a Eventos Discretos, Sistemas Cyber-Físicos, Sistemas Flexíveis de Manufatura, Indústria 4.0, síntese de controladores para processos industriais, automação industrial e síntese automática de software como um todo.
Marisangela P. Brittes
Professora na UTFPR-DV. Doutora em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela UTFPR. Possui experiência em desenvolvimento de projetos de software, gestão da inovação tecnológica, empreendedorismo e startups. Áreas de interesse em pesquisa: Internet das Coisas Médicas, Gestão de Requisitos e Processos de Software, Inovação Tecnológica.
Marlon Marcon
Professor na UTFPR-DV. Possui doutorado em Informática pela UFPR (2020), com estágio sanduíche de um ano na Università di Bologna - Itália, mestrado em Engenharia de Sistemas pela UFLA (2009) e graduação em Bacharelado em Informática pela Unioeste (2006). Atua na área de Inteligência computacional, mais especificamente na visão computacional. Possui experiência no desenvolvimento e utilização de modelos de aprendizagem profunda aplicados à imagens (2D) e nuvens de pontos (3D).
Pedro H. A. Machado
Fundado da ALUG. Graduado em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Especialista em Sistemas para Internet e Dispositivos Móveis e Mestre em Engenharia de Produção de Sistemas, ambos pela UTFPR. É analista de negócio e desenvolvedor de soluções para ERP. Já atuou como desenvolvedor de soluções para marketing digital e soluções web. Participa ativamente do mercado de startup da região do sudoeste do Paraná.
Rafael A. P. Oliveira
Professor na UTFPR-DV. Possui Doutorado em Ciência da Computação pela USP. É pesquisador com experiência em Engenharia de Software e atua principalmente nos seguintes temas: teste de software, automatização de teste, oráculos de teste, teste de interfaces gráficas, teste visual de interfaces gráficas e processos/métodos ágeis de desenvolvimento de software.
Rafael G. Mantovani
Professor na UTFPR-AP. Possui Doutorado em Ciência da Computação pela USP. Tem experiência na área de Inteligência Computacional, desenvolvendo projetos e atividades relacionadas com Aprendizado de Máquina, Meta-aprendizado, e Aprendizado de Máquina automatizado.
Rodolfo A. Silva
Professor na UTFPR-DV. Possui doutorado (2018), com período sanduíche na The University of Sheffield (Reino Unido), e mestrado (2013) em Ciência de Computação e Matemática Computacional ambos no ICMC/USP (2018) e graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela UTFPR. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: framework de domínio, teste de software e programação concorrente.
Simone S. Borges
Professora na UTFPR-DV. Mestre em Ciência da Computação pela UFSCar (2008). Doutora em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela USP (2017), com estágio sanduíche de um ano no Japan Advanced Institute of Science and Technology. Atua naa áreaa de Engenharia de Software: Gerência de Configuração, Manutenção e Qualidade; e em Computação Aplicada à Educação: Tecnologia Persuasiva, Gamificação, Game-based learning, Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) e Interação Humano-Computador.
Yuri K. Lopes
Professor na UTFPR-DV. Possui Doutorado em Automação de Controle e Sistemas de Engenharia pela The University of Sheffield (Reino Unido). Fez estágio pós-doutoral como pesquisador associado em modelos dinâmicos para controle/computação evolucionária na mesma universidade. Tem experiência desenvolvendo projetos e atividades relacionadas com Aprendizado de Máquina.
Investimento
Duração prevista do curso: 14 meses de aulas (360 horas de aula 100% online) + 4 meses para o TCC
Oportunidades:
- Flexibilidade para estudar e realizar provas em qualquer lugar, totalmente online! (não há encontros presenciais obrigatórios!)
- Espaço para resolver problemas de sua empresa através dos Projetos Integradores visando aplicar conhecimentos adquiridos nos módulos do curso
- Disciplinas focadas na criação de inovadores produtos de software e startups
- Aproveite o Trabalho de Conclusão de Curso para desenvolver seu produto, negócio ou startup com a orientação de um corpo docente extremamente qualificado
Taxa de inscrição: R$ 35,00
Taxa de matrícula: R$456,00 R$ 399,00
Mensalidades: 21 parcelas de R$456,00 R$ 399,00
Contato
O curso foi aprovado pelo Conselho de Ensino, Pesquisa e Pós-Graduação da UTFPR – COPPG, conforme Resolução 08/2020, de 04 de fevereiro de 2020.
Endereço
Estrada p/ Boa Esperança, km 04 – Zona Rural, Dois Vizinhos – PR, 85660-000
Telefone: (46) 3536-8900
Coordenação: Prof. Dr. Rafael Oliveira
Secretaria: Talita Sbrussi
Contato: python-dv@utfpr.edu.br ou whats (46) 9 9136 8091