Computação de Alto Desempenho e Sistemas Distribuídos
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Sobre o curso
Simulações científicas, inteligência artificial, análise massiva de dados e serviços globais exigem capacidade computacional muito superior à de uma aplicação convencional. A Pós-Graduação em Computação de Alto Desempenho e Sistemas Distribuídos da UNIASSELVI prepara você para compreender arquiteturas paralelas, processamento acelerado e coordenação de recursos distribuídos com foco em desempenho, escalabilidade e confiabilidade em ambientes tecnológicos complexos.
A formação aborda clusters, grids, processamento em GPUs com GPGPU e CUDA, arquiteturas distribuídas, bancos de dados, Edge e Fog Computing e fundamentos de computação quântica. Você aprenderá a analisar cargas, dividir tarefas, reduzir gargalos de comunicação e avaliar consistência, tolerância a falhas e uso eficiente de recursos. Essas competências apoiam projetos de pesquisa, engenharia, IA, IoT, nuvem e plataformas de grande escala.
Matriz Curricular
- 1- Gestão da Inovação
- 2- Inteligência Artificial e Pensamento Crítico no Mundo do Trabalho
- 3- Sociedade 5.0, Mentalidade Ágil e Resolução de Problemas
- 4- Banco de Dados
- 5- Edge, Fog Computing e Arquiteturas Distribuídas para IoT
- 6- Computação em Cluster e Grid
- 7- Processamento em GPUs (GPGPU) e CUDA
- 8- Arquitetura de Sistemas Distribuídos
- 9- Computação Quântica: Fundamentos e Algoritmos
Mercado de Trabalho
Empresas de tecnologia, centros de pesquisa, indústrias, bancos, provedores de nuvem e organizações que processam grandes volumes de dados buscam profissionais de sistemas distribuídos, engenharia de desempenho, cloud e computação paralela. Há oportunidades em arquitetura, desenvolvimento, infraestrutura, IA, simulação e plataformas de dados. Conhecimentos de GPUs, clusters, tolerância a falhas e edge computing diferenciam candidatos em projetos complexos. Experiência em programação, Linux, redes e ambientes distribuídos amplia o acesso a vagas nacionais, remotas e internacionais.
Por que escolher a
UNIASSELVI?
Resolução CNE/CES nº 1, de 6 de abril de 2018 do MEC, somente alunos que concluíram a Graduação podem ingressar em um curso de Pós-Graduação. Para aqueles que ainda não colaram grau na Graduação, ao final deste programa, será emitido um certificado de aperfeiçoamento.
Flexibilidade total para estudar onde e quando quiser, com trilhas de aprendizagem interativas e apoio de tutor exclusivo.
Equilíbrio entre autonomia e encontros com tutor para aprofundar conteúdos de forma progressiva.
Suporte próximo de tutores experientes para orientar sua jornada acadêmica e profissional.
Aprendizado conectado ao mercado, com materiais que ampliam sua atuação profissional.
Cada disciplina concluída gera um certificado parcial, permitindo aplicação imediata no mercado.
Interação e networking com avaliações digitais e fóruns para troca de experiências.
Confira notas, acesse as trilhas de aprendizagem e estude com materiais didáticos digitais no Leo App.
Perguntas Frequentes
O que faz um profissional de Computação de Alto Desempenho e Sistemas Distribuídos?
Esse profissional projeta e otimiza soluções que executam tarefas em múltiplos processadores, máquinas ou localidades. Ele analisa desempenho, paralelismo, comunicação, escalabilidade e tolerância a falhas, trabalhando com clusters, GPUs, nuvem, edge computing, simulações, inteligência artificial e grandes volumes de dados.
Como está o mercado de trabalho para especialistas em sistemas distribuídos?
O mercado é promissor em empresas de tecnologia, bancos, provedores de nuvem, centros de pesquisa e indústrias. A demanda aparece em plataformas escaláveis, processamento de dados, inteligência artificial, infraestrutura, cloud, edge computing e sistemas que precisam operar com alto desempenho e disponibilidade.
Quanto ganha um profissional de sistemas distribuídos no Brasil?
Segundo o Glassdoor Brasil (2026), engenheiros de sistemas recebem em média cerca de R$ 11,1 mil mensais, com faixa aproximada de R$ 7,6 mil a R$ 14,1 mil. Profissionais especializados em software de alta complexidade podem alcançar valores superiores.
Em quais áreas pode atuar quem conclui essa pós-graduação?
As principais frentes profissionais incluem:
- Computação paralela em clusters e grids
- Programação de GPUs com CUDA e GPGPU
- Arquitetura e desenvolvimento de sistemas distribuídos
- Cloud, edge e fog computing
- Simulação científica, IA e processamento massivo
- Pesquisa, consultoria e engenharia de desempenho
Qual é a diferença entre computação paralela e distribuída?
A computação paralela executa partes de uma tarefa simultaneamente, muitas vezes em uma mesma máquina ou cluster próximo. A distribuída coordena componentes independentes conectados por rede. Na prática, sistemas modernos podem combinar as duas abordagens para obter desempenho e escalabilidade.
Programação em GPU é útil apenas para inteligência artificial?
Não. GPUs aceleram operações paralelas em simulações, processamento de imagens, finanças quantitativas, bioinformática, engenharia e análise científica. A IA é uma aplicação importante, mas conhecimentos de CUDA, memória e paralelismo também atendem problemas computacionais de múltiplos setores industriais.
Edge e Fog Computing substituem a nuvem?
Não. Elas aproximam processamento e armazenamento dos dispositivos, reduzindo latência e tráfego, enquanto a nuvem continua útil para consolidação, treinamento, histórico e serviços amplos. Arquiteturas eficientes distribuem tarefas entre dispositivo, borda e cloud conforme requisitos de desempenho, custo e segurança.
Computação quântica já oferece oportunidades profissionais?
A adoção comercial ainda é inicial, mas empresas e centros de pesquisa investem em capacitação, algoritmos e experimentos. Compreender fundamentos quânticos ajuda a acompanhar a evolução da área e avaliar aplicações futuras, sem substituir conhecimentos atuais de computação clássica, paralela e distribuída.
Empresas de tecnologia, centros de pesquisa, indústrias, bancos, provedores de nuvem e organizações que processam grandes volumes de dados buscam profissionais de sistemas distribuídos, engenharia de desempenho, cloud e computação paralela. Há oportunidades em arquitetura, desenvolvimento, infraestrutura, IA, simulação e plataformas de dados. Conhecimentos de GPUs, clusters, tolerância a falhas e edge computing diferenciam candidatos em projetos complexos. Experiência em programação, Linux, redes e ambientes distribuídos amplia o acesso a vagas nacionais, remotas e internacionais.
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Curso em conformidade com a Resolução n° 1 de 06/04/2018, que estabelece normas para o funcionamento de cursos de pós-graduação lato sensu, em nível de especialização.