Gestão de Projetos em Data Science e IA
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Sobre o curso
Projetos de dados e inteligência artificial exigem mais do que modelos tecnicamente precisos: precisam resolver problemas reais, respeitar riscos e gerar resultados mensuráveis. A Pós-Graduação em Gestão de Projetos em Data Science e IA da UNIASSELVI prepara você para conduzir iniciativas analíticas desde a identificação da oportunidade até a implantação e o monitoramento. A formação combina gestão, produto, dados, ética e inovação.
Durante o curso, você estudará CRISP-DM, MLOps, Big Data Analytics, gestão de riscos, Responsible AI e ferramentas práticas de inteligência artificial. Também aprenderá sobre Data Product Management, discovery, métricas, priorização, ciclo de vida de modelos e comunicação de resultados. Essas competências ajudam a alinhar equipes técnicas e áreas de negócio, organizar entregas, avaliar viabilidade e garantir que soluções de IA sejam úteis, sustentáveis e responsáveis.
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- Gestão de Riscos em Projetos
- 5- Big Data Analytic e a Tomada de Decisões
- 6- Ferramentas e Aplicações Práticas de Inteligência Artificial
- 7- Ética em IA e Responsible AI
- 8- Gestão de Produtos de Dados (Data Product Management)
- 9- Ciclo de Vida de Projetos de IA (CRISP-DM e MLOps)
Mercado de Trabalho
Bancos, fintechs, consultorias, indústrias, varejistas, healthtechs e empresas de tecnologia investem em projetos de dados e IA. Há oportunidades em gestão de projetos, produtos de dados, analytics, MLOps, inovação e transformação digital. A especialização favorece profissionais de tecnologia, negócios ou dados que desejam liderar equipes multidisciplinares e conectar modelos a resultados. Conhecimento de riscos, métricas, métodos ágeis e comunicação executiva amplia a competitividade para posições de coordenação, consultoria e liderança de iniciativas analíticas e inovação.
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 Gestão de Projetos em Data Science e IA?
Esse profissional planeja, prioriza e acompanha iniciativas de dados e inteligência artificial. Ele conecta equipes técnicas e áreas de negócio, define objetivos, métricas, riscos, prazos e responsabilidades, além de garantir que modelos sejam implantados, monitorados e utilizados de forma ética e sustentável.
Como está o mercado para gestores de projetos de dados e IA?
O mercado cresce porque empresas precisam transformar experimentos em soluções operacionais. Bancos, consultorias, indústrias, varejistas e empresas de tecnologia procuram profissionais que compreendam gestão, analytics, MLOps, produtos de dados, riscos e comunicação com lideranças e equipes técnicas especializadas.
Quanto ganha um gestor de projetos em Data Science e IA?
Dados do Glassdoor Brasil indicam que gerentes de projetos em empresas de IA podem receber aproximadamente entre R$ 8,9 mil e R$ 10,5 mil mensais, enquanto gestores de Data Science mais seniores alcançam faixas superiores. A remuneração varia bastante conforme escopo.
Em quais áreas pode atuar quem tem especialização em Gestão de Projetos em Data Science e IA?
As principais frentes profissionais incluem:
- Gestão de projetos de dados e inteligência artificial
- Data Product Management e analytics
- MLOps e implantação de modelos
- Transformação digital e inovação
- Gestão de riscos e Responsible AI
- Consultoria, coordenação e liderança analítica
Qual é a diferença entre CRISP-DM e MLOps?
CRISP-DM organiza etapas analíticas, desde compreensão do negócio até avaliação e implantação. MLOps acrescenta práticas de engenharia para versionar, testar, publicar e monitorar modelos continuamente. Os dois podem ser combinados para ligar planejamento, experimentação e operação em produção.
Um projeto de IA deve começar pela escolha do modelo?
Não. O projeto deve começar pelo problema, pelos usuários, pelos dados disponíveis e pelos resultados esperados. Escolher a tecnologia antes de validar valor pode gerar desperdício. O modelo é uma parte da solução e precisa ser avaliado junto a processos, riscos e adoção.
Como medir o sucesso de um projeto de Data Science?
O sucesso combina métricas técnicas e de negócio. Acurácia ou erro são importantes, mas também precisam ser observados adoção, receita, redução de custos, tempo economizado, risco e estabilidade. Metas devem ser definidas antes do desenvolvimento e acompanhadas após a implantação.
Responsible AI faz parte da gestão do projeto?
Sim. A gestão precisa considerar vieses, privacidade, transparência, segurança, explicabilidade e impactos sobre pessoas. Esses riscos devem entrar no planejamento, nas validações e no monitoramento. A responsabilidade não pertence apenas à equipe técnica, mas a todas as áreas envolvidas.
Bancos, fintechs, consultorias, indústrias, varejistas, healthtechs e empresas de tecnologia investem em projetos de dados e IA. Há oportunidades em gestão de projetos, produtos de dados, analytics, MLOps, inovação e transformação digital. A especialização favorece profissionais de tecnologia, negócios ou dados que desejam liderar equipes multidisciplinares e conectar modelos a resultados. Conhecimento de riscos, métricas, métodos ágeis e comunicação executiva amplia a competitividade para posições de coordenação, consultoria e liderança de iniciativas analíticas e inovação.
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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.