DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos
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Sobre o curso
Modelos de inteligência artificial só geram valor quando dados, códigos e versões podem ser reproduzidos, implantados e monitorados com segurança. A Pós-Graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos da UNIASSELVI prepara você para organizar o ciclo de vida de pipelines analíticos e soluções de Machine Learning, conectando desenvolvimento, operações, governança e qualidade em ambientes de produção.
A formação aborda observabilidade, monitoramento de modelos, detecção de drift, Feature Stores, versionamento de dados com DVC, pipelines de treinamento e estratégias de deploy como Canary e Shadow. Você também estudará orquestração com Airflow e Kubeflow, inferência batch e em tempo real, reprodutibilidade e automação de retreinamento. Esses conhecimentos ajudam a reduzir falhas, acelerar entregas e manter modelos confiáveis após a implantação.
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- Big Data Analytic e a Tomada de Decisões
- 5- Observabilidade e Monitoramento Avançado
- 6- Feature Stores e Gestão de Variáveis
- 7- Monitoramento de Modelos e Drift Detection
- 8- Pipelines de Machine Learning (Training & Serving)
- 9- Versionamento de Dados (DVC) e Reprodutibilidade
Mercado de Trabalho
Bancos, fintechs, varejistas, empresas de tecnologia, consultorias e organizações orientadas por dados ampliam a demanda por profissionais de MLOps e DataOps. Há oportunidades em engenharia de Machine Learning, plataformas de dados, observabilidade, pipelines, governança e operação de modelos. A especialização favorece engenheiros de dados, cientistas, desenvolvedores e profissionais de DevOps que desejam atuar na industrialização da inteligência artificial. Experiência com Python, cloud, containers, CI/CD e ferramentas de orquestração aumenta a competitividade em vagas nacionais e remotas.
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 DataOps e MLOps?
Esse profissional automatiza e controla pipelines de dados e modelos de Machine Learning. Ele versiona dados e artefatos, organiza treinamentos, implementa deploy, monitora desempenho, detecta drift e cria processos de retreinamento, garantindo reprodutibilidade, qualidade e confiabilidade em produção.
Como está o mercado de trabalho para especialistas em MLOps?
O mercado cresce porque empresas precisam levar modelos de inteligência artificial além dos protótipos. Bancos, fintechs, varejistas, consultorias e empresas de tecnologia buscam profissionais para plataformas de ML, pipelines, observabilidade, cloud, automação, governança e operação contínua de modelos.
Quanto ganha um profissional de MLOps no Brasil?
Segundo o Glassdoor Brasil (2026), engenheiros de Machine Learning Operations recebem em média cerca de R$ 11,5 mil mensais, com faixa típica aproximada de R$ 8 mil a R$ 15,5 mil. Especialistas seniores podem alcançar remunerações superiores.
Em quais áreas pode atuar quem conclui a pós-graduação em DataOps e MLOps?
As principais frentes profissionais incluem:
- Engenharia e plataformas de Machine Learning
- Pipelines de dados, treinamento e inferência
- Monitoramento de modelos e detecção de drift
- Feature Stores e gestão de variáveis
- Versionamento, reprodutibilidade e governança
- Cloud, automação e consultoria em inteligência artificial
Qual é a diferença entre DataOps e MLOps?
DataOps melhora qualidade, integração e entrega de dados ao longo dos pipelines. MLOps organiza desenvolvimento, implantação e monitoramento de modelos de Machine Learning. As práticas se complementam, pois modelos confiáveis dependem de dados consistentes, processos reproduzíveis e operação contínua.
O que é drift e por que ele precisa ser monitorado?
Drift ocorre quando os dados ou relações aprendidas pelo modelo mudam após a implantação. Isso pode reduzir precisão e gerar decisões inadequadas. O monitoramento identifica alterações, compara desempenho e orienta investigação, ajuste de variáveis, recalibração ou retreinamento do modelo.
Feature Stores são úteis em projetos de Machine Learning?
Sim. Feature Stores centralizam variáveis, padronizam cálculos e evitam diferenças entre treinamento e produção. Elas também facilitam reutilização, governança, linhagem e acesso online ou offline. O benefício cresce quando várias equipes utilizam as mesmas features em diferentes modelos.
Essa pós-graduação é indicada para engenheiros de dados e DevOps?
Sim. Engenheiros de dados podem ampliar conhecimentos sobre modelos, deploy e monitoramento, enquanto profissionais de DevOps aprendem particularidades de dados e Machine Learning. Cientistas e desenvolvedores também se beneficiam ao compreender como transformar experimentos em serviços confiáveis e escaláveis.
Bancos, fintechs, varejistas, empresas de tecnologia, consultorias e organizações orientadas por dados ampliam a demanda por profissionais de MLOps e DataOps. Há oportunidades em engenharia de Machine Learning, plataformas de dados, observabilidade, pipelines, governança e operação de modelos. A especialização favorece engenheiros de dados, cientistas, desenvolvedores e profissionais de DevOps que desejam atuar na industrialização da inteligência artificial. Experiência com Python, cloud, containers, CI/CD e ferramentas de orquestração aumenta a competitividade em vagas nacionais e remotas.
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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.