Pós-graduação em Cloud Computing - EAD

Vagas remanescentes abertas para a turma de junho com início imediato. Garanta a sua!

Pós-graduação em

Cloud Computing

com Inteligência Artificial

A especialização para quem não quer só acompanhar o ritmo do mercado: quer liderar. Domine as tecnologias que escalam negócios e tornam você indispensável.

Dê um passo estratégico na sua carreira: aprenda a construir soluções em nuvem com IA aplicada, prepare-se para desafios reais e conquiste duas certificações com acesso direto às plataformas AWS, Azure e Google Cloud.

MATRICULE-SE

INÍCIO IMEDIATO

Pós-graduação em

Cloud Computing

com Inteligência Artificial

A especialização para quem não quer só acompanhar o ritmo do mercado: quer liderar. Domine as tecnologias que escalam negócios e tornam você indispensável.

MATRICULE-SE

INÍCIO IMEDIATO

Escalar é a meta de todo negócio, mas existe um limite de onde é possível chegar sem cloud

O mercado está em expansão, mas ainda faltam líderes preparados para escalar soluções em cloud com visão estratégica.

Cloud Computing é a infraestrutura por trás de tudo: da segurança ao desempenho, da escalabilidade à inovação. E quem domina esses recursos se destaca nas melhores oportunidades, com as melhores remunerações. Por isso, desenvolvemos uma formação para você crescer rápido e com uma base sólida:

Dupla especialização em 12 meses

Construa uma formação sólida e completa, no tempo ideal para quem tem pressa de crescer na carreira, mas não abre mão da profundidade.

Formação prática alinhada ao mercado

Aprenda a lidar com grandes volumes de dados usando pipelines, arquiteturas distribuídas, ferramentas em nuvem e boas práticas que refletem os desafios reais do mercado.

Integração entre tecnologia e IA de forma aplicada

Vá além da análise tradicional: aprenda a aplicar IA para automatizar processos, detectar padrões, melhorar a qualidade dos dados e gerar insights estratégicos com precisão.

Bootcamps e experiências hands-on

Aprenda fazendo: participe de desafios reais com bootcamps imersivos e construa soluções que vão muito além dos dashboards.

Uma matrícula,
duas pós-graduações

Você já domina a base. Agora é hora de ir além.

Aprenda a aplicar IA em projetos de cloud com impacto direto nos negócios. A partir dos fundamentos técnicos em nuvem, você avança para aplicar IA em situações reais, otimizando processos, automatizando decisões e atuando de forma estratégica na evolução dos sistemas que sustentam as estruturas digitais.

O que você vai aprender
Automatize decisões com IA aplicada
Otimize processos e sistemas em tempo real
Gere valor com dados, sempre com responsabilidade ética
Use IA generativa para criar soluções inovadoras
Mantenha-se atualizado com foco em performance e confiabilidade

Exclusivo para alunos de pós com IA

Exclusivo para alunos de pós com Inteligência Artificial

Tudo o que você precisa para acelerar sua carreira reunido em um único ecossistema

Quem escolhe a formação em Cloud Computing com Inteligência Artificial acessa um ecossistema completo de desenvolvimento profissional, com diferenciais que só a XP Educação oferece:

Conquiste uma nova certificação a cada bootcamp finalizado para turbinar seu currículo

Muito mais do que assistir aulas, você vai colocar a mão na massa desde o início. A cada etapa, você enfrenta desafios reais, resolve problemas técnicos e desenvolve soluções que refletem o dia a dia das empresas que mais inovam no Brasil. Conheça os bootcamps que fazem parte da sua formação:

Bootcamp
Profissional AWS Cloud Computing

Conheça os módulos
Módulo 1 | Introdução à AWS e Infraestrutura Básica de TI como Serviço

Introdução à AWS
Portal AWS
Marketplace da AWS
Overview dos Serviços da AWS
AWS Account, AWS Identity and Access Management (IAM), IAM Users, IAM Policy, IAM Groups, IAM Roles
AWS Organizations
Infraestrutura global da AWS, Regiões, Zonas de Disponibilidade, Edge Locations
Serviços de Computação Básica (AWS EC2, Elastic Load Balancing, Amazon Elastic Container Service, Amazon Elastic Kubernetes Service, AWS Fargate e Amazon WorkSpaces)
Serviços de Rede da AWS
Software as a Service na AWS
Planejamento e Gerenciamento de Custos na AWS
SLAs e Ciclo de Vida dos Serviços da AWS

Módulo 2 | Serviços de Armazenamento, Banco de Dados e Analytics

AWS Data Platform
Serviços de Armazenamento: Amazon Simple Storage Service (S3), Amazon S3 Glacier, Amazon Elastic Block Store (EBS), Amazon Elastic File System (EFS), Amazon FSx, e AWS Snow
IaaS para Bancos de Dados
Amazon RDS; elaborar uma solução para armazenamento de dados não estruturados, relacionais e elaborar uma solução para Data Warehouse moderno na AWS
Amazon Aurora
Amazon DynamoDB
Amazon DocumentDB
Amazon ElastiCache
Amazon Keyspaces
Amazon Neptune
Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)
Amazon Timestream
Amazon OpenSearch Service
Introdução à Data Analytics na AWS
Serviços da AWS para Data Warehouse Moderno / Big Data (AWS Glue, AWS Data Pipeline, Amazon Redshift, Amazon EMR, AWS Lake Formation, Amazon Kinesis, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) e Amazon QuickSight)
Serviços de IA e Machine Learning

Módulo 3 | Soluções para Desenvolvimento e Ferramentas de Gerenciamento

Serviços para DevOps na AWS CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, Code Deploy, CodeArtifact etc
AWS Device Farm
AWS Amplify
AWS AppSync
Amazon API Gateway
AWS Lambda e outras soluções Serverless
Soluções AWS para IoT
Ferramentas para Gerenciamento e Configuração de Ambientes na AWS (AWS Management Console, AWS Console Mobile Application, AWS CLI e SDKs); elaborar uma solução com os serviços para DevOps oferecidos pela AWS; elaborar uma solução para Infraestrutura como Código (IaC) na AWS
Soluções para Infraestrutura como Código (IaC) na AWS

Módulo 4 | Soluções de Segurança, Governança, Compliance e Migração

AWS Key Management Service (AWS KMS)
AWS Secrets Manager
Amazon Cognito
Amazon Inspector
AWS Security Hub
AWS Network Firewall
Amazon GuardDuty
AWS WAF
AWS Shield
Amazon Detective
AWS Directory Service (AD)
Autenticação de Múltiplos Fatores e Single Sign-On na AWS
Amazon EC2 Dedicated Hosts
AWS Trusted Advisor, AWS Compute Optimizer e AWS Systems Manager
Amazon CloudWatch
AWS CloudTrail
AWS Backup
AWS Personal Health Dashboard
AWS Resource Access Manager
AWS Tags, Resource Locks, Policy e Blueprints
Compliance na AWS (AWS Artifact, Customer Compliance Center)
Soluções para LGPD na AWS
AWS Cloud Adoption Framework (AWS CAF)
Planejamento e Migração para a AWS (Estratégias e Ferramentas)

Bootcamp

Profissional Azure Cloud Computing

Conheça os módulos
Módulo 0 | Fundamentos de Cloud Computing

Introdução à Computação
Macro Evolução da Computação
Modelos de Fornecimento de Serviços de Computação
O que é Computação em Nuvem?
Computação em Nuvem
Características da Computação em Nuvem
Principais Players do Mercado de Computação em Nuvem
Modelos de Implantação de Nuvem
Soluções Multi-Cloud
Modalidades de Serviços em Nuvem
Introdução às Modalidades de Serviços em Nuvem
Infraestrutura como Serviço (IaaS)
Plataforma como Serviço (PaaS)
Software como Serviço (SaaS)
Banco de Dados em IaaS x PaaS
Jornada de Adoção da Nuvem
Framework de Adoção de Nuvem
Estratégias de Migração
TCO e ROI
Governança de Custos na Nuvem
Centro de Arquitetura
Ferramentas de Diagramação Arquitetural
Trabalhando na Nuvem
Por Onde Começar?
Overview da AWS
Autenticação e Autorização na AWS
Amazon EC2
Amazon S3
Amazon RDS
Carreira em Cloud
Certificações em Cloud

Módulo 1 | Introdução ao Azure e Infraestrutura Básica de TI como Serviço

Introdução ao Azure
Portal Azure
Marketplace do Azure
Overview dos Serviços do Azure (Big Picture)
Azure Account, Management Groups, Subscriptions e Resource Groups
Azure Resource Manager
Infraestrutura global do Azure, Regiões, Áreas Geográficas, Zonas de Disponibilidade e Azure Edge Zones; Serviços de Computação Básica (Azure Virtual Machines, Azure Virtual Machine Scale Sets, Azure Container Instances, Azure Kubernetes Service e Windows Virtual Desktop)
Serviços de Rede do Azure
Software as a Service no Azure
Planejamento e Gerenciamento de Custos no Azure
SLAs e Ciclo de Vida dos Serviços do Azure

Módulo 2 | Serviços de Armazenamento, Banco de Dados e Analytics

Azure Data Platform
Perfis dos Profissionais de Dados
Tipos de dados
Serviços de Armazenamento (Storage Accounts, Tipos de Discos, Azure Blob Storage, Azure File Storage, Azure Table Storage, e Camadas de Acesso (Hot / Cool / Archive)
IaaS para Bancos de Dados
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Azure CosmosDB
Azure Database para MySQL, MariaDB, PostgreSQL e Redis; § Azure Time Series Insights
Elastic Stack no Azure
Introdução a Data Analytics no Azure
Serviços do Azure para Data Warehouse Moderno / Big Data (Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure HDInsight)
Azure Purview

Módulo 3 | Soluções para Desenvolvimento e Inteligência Artificial

Azure DevOps e GitHub
Azure DevTest Labs
Azure App Service
Azure Functions e Azure Logic Apps
Azure IoT Hub, IoT Central e Azure Sphere
Azure Power Platform (Power Apps, Power Automate, PowerBI e Power Virtual Agents)
Ferramentas para Gerenciamento e Configuração de Ambientes no Azure (Azure Portal, Azure Mobile App, Azure PowerShell, Azure CLI, Cloud Shell, Templates ARM)
Soluções para Infraestrutura como Código (IaC) no Azure
Serviços de IA (OpenAI) e Machine Learning (Cognitive Services)

Módulo 4 | Soluções de Segurança, Governança, Compliance e Migração

Azure Security Center
Azure Sentinel
Azure Key Vault
Defesa em Profundidade
Azure Firewall
Azure DDoS Protection
Network Security Groups
Azure Active Directory (AD)
Autenticação de Múltiplos Fatores e Single Sign-On no Azure
Azure Dedicated Host
Azure Advisor
Azure Monitor
Azure Backup
Azure Service Health
Estratégia de Governança de Assinaturas
Azure Role-based Access Control
Azure Tags, Resource Locks, Azure Policy e Blueprints
Compliance no Azure (Categorias de conformidade, Azure Trust Center, Azure Compliance Documentation, Azure Government, Azure China 21Vianet)
Soluções para LGPD no Azure
Azure Cloud Adoption Framework
Planejamento e Migração para o Azure (Estratégias e Ferramentas)

Desafio de conclusão
Projeto aplicado

Conheça como funciona
A partir do aprendizado nos bootcamps que compõem a sua Trilha de Pós-Graduação, é hora de começar seu Projeto Aplicado como Desafio de Conclusão.

É a última etapa da sua especialização, momento em que você será, mais do que nunca, protagonista da sua jornada de conhecimento. Você será apresentado para problemas com alto grau de incerteza e o desafio será propor ideias inovadoras para solucioná-los. O projeto substitui o tradicional Trabalho de Conclusão de Curso, com uma diferença fundamental: é focado em entrega de valor, aplicabilidade, praticidade e com situações atuais que ocorrem no mercado de trabalho.

Durante o Desafio de Conclusão, você terá aulas interativas, reuniões de orientação em grupo e fórum individual para lhe auxiliar.

Ao final dos dois bootcamps e do PA, você receberá seu título de pós-graduação e terá ainda mais habilidades técnicas para alavancar sua carreira. Além disso, realizando o upgrade na sua formação com o bootcamp de Inteligência Artificial após concluir o PA, você receberá uma segunda certificação de pós-graduação, ambas com chancela do MEC.

Bootcamp
Arquiteto(a) de Soluções IA Expert

Aprenda a lidar com os impactos da Inteligência Artificial na área. A combinação com a Computação em Nuvem é estratégica, permitindo o compartilhamento de conceitos fundamentais para a arquitetura de soluções inovadoras no mercado.

Conheça os módulos
Módulo 0 | A Linguagem Python

Introdução à Linguagem Python
Lógica de programação Python
Programação Orientada a Objetos em Python:
Classes e Métodos;
Atributos e Herança.
Estruturas de Dados em Python:
Dicionários, Listas e Tuplas;
Conjuntos (sets e multisets);
Estrutura de arrays do Numpy.
Estruturas de repetição (loop)
Fundamentos dos pacotes Pandas e Numpy

Módulo 1 | Fundamentos da Inteligência Artificial

Introdução à Inteligência Artificial:
Definição de IA e sua evolução histórica;
Diferenças entre IA, aprendizado de máquina (Machine Learning – ML) e aprendizado profundo (Deep Learning – DL);
Visão geral dos tipos de IA: IA fraca vs. IA forte.
Conceitos Fundamentais de IA:
Algoritmos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado e por reforço;
Modelos discriminativos vs Generativos;
Redes neurais e estruturas básicas de dados para IA;
Ferramentas e linguagens de programação para IA: Python, TensorFlow, PyTorch.
Aplicações e Casos de Uso da IA:
Exemplos práticos de IA no dia a dia;
IA nas indústrias: saúde, finanças, educação e mais;
Benefícios e limitações da IA.
Ética e IA:
Discussão sobre viés e justiça em sistemas de IA;
Privacidade de dados e segurança na era da IA;
Regulamentações e políticas de IA.

Módulo 2 | Implementando e Trabalhando com IA

Identificando Oportunidades de IA:
Como identificar problemas solucionáveis com IA;
Avaliação de prontidão para IA nas organizações (maturidade analítica das organizações);
Estudos de caso de transformação digital com IA.
Planejamento e Implementação de Soluções de IA:
Etapas para desenvolver e implementar projetos de IA;
Coleta e tratamento de dados para aprendizado de máquina;
Monitoramento e avaliação de modelos de IA.
Estratégias de Aprendizado e Melhoria Contínua:
Importância dos dados e da qualidade dos dados para IA;
Técnicas de aprimoramento de modelos: ajuste fino e transferência de aprendizagem;
Implementando ciclos de feedback e aprendizado contínuo.
Liderança e Competências Organizacionais em IA:
Desenvolvimento de competências de IA dentro das organizações;
Decisões estratégicas: construir internamente, comprar ou terceirizar soluções de IA;
Criando uma cultura orientada por dados e IA.

Módulo 3 | Inteligência Artificial e IA Generativa Aplicadas às Soluções de TI

Aplicações de IA em Soluções de TI:
Modelo de regressão e sistemas de recomendação personalizados;
Detecção de padrões e de anomalias;
Chatbots Inteligentes, Prompt Engineering (Engenharia de Prompt) e soluções de IA conversacional;
Análise preditiva e prescritiva;
Soluções de detecção de fraude;
Soluções de conformidade.
Inteligência Artificial como Apoio à Engenharia de Confiabilidade de Sites (Site Reliability Engineering - SRE)
Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing - NLP), Compreensão de Linguagem Natural (Natural Language Understanding - NLU) e Geração de Linguagem Natural (Natural Language Generation - NLG)
O que é IA Generativa
Aplicabilidade e Importância da IA Generativa nas Soluções de TI
OpenAI’s GPT-4
Entendendo a Arquitetura de Modelos Generativos:
Rede Adversária Generativa (Generative Adversarial Networks - GANs);
Codificadores automáticos variacionais (Variational Autoencoders - VAEs)
Transformer;
Chatbot.
IA Generativa na Elaboração de Projetos Arquiteturais de Software, de Dados e de Soluções
IA Generativa para a Geração Automatizada de Código
IA Generativa na Detecção e Resolução de Problemas em Sistemas de Software
Modelos Generativos para Simulação e Prototipagem Rápida de Sistemas de Software
IA Generativa na Documentação Automatizada e Explicação de Modelos de IA

Módulo 4 | Inteligência Artificial como Serviço

Serviços Básicos de IA em Nuvem:
Visão geral dos serviços básicos de IA em nuvem (AWS, Azure e GCP);
Serviços de reconhecimento de imagem;
Serviços de reconhecimento de voz;
Serviços de processamento de linguagem natural;
Serviços de recomendações personalizadas.
Treinamento de Modelos de IA em Nuvem:
Ferramentas e serviços oferecidos pelos provedores de nuvem para treinamento de modelos de inteligência artificial;
Estratégias de treinamento, incluindo seleção de algoritmos, otimização de parâmetros e processamento de grandes conjuntos de dados.
Implantação e Escalonamento de Modelos de IA em Nuvem:
GPU e TPU para workloads de IA;
Discussão sobre diferentes opções de implantação, incluindo contêineres, funções serverless e serviços gerenciados;
Estratégias de escalonamento para lidar com cargas de trabalho variáveis e volumes de dados em expansão.
Monitoramento e Manutenção de Modelos de IA em Nuvem:
Monitoramento contínuo de modelos de IA em ambientes de produção;
Utilização de métricas e ferramentas de monitoramento para avaliar o desempenho e a qualidade dos modelos em produção.
Ferramentas e Plataformas para Gerenciamento de Modelos de IA em Nuvem:
Ferramentas e serviços disponíveis para facilitar o gerenciamento de modelos de IA em nuvem;
Plataformas de gerenciamento de ciclo de vida de modelos, controle de versão e colaboração em equipe.
Segurança e Ética na IA em Nuvem:
Desafios de segurança na IA em nuvem;
Privacidade de dados e conformidade regulatória;
Questões éticas relacionadas à IA em nuvem;
Estratégias para mitigar riscos de segurança e garantir a ética no uso da IA em nuvem.

ACESSE A EMENTA COMPLETA

ACESSE O MANUAL DE CARREIRA

Aqui, você aprende com quem faz

Você vai aprender com profissionais que vivem o que ensinam: arquitetos de soluções, engenheiros de nuvem, especialistas em segurança e inteligência artificial.

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Aulas ao vivo

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Dupla especialização, com certificação de especialista em IA aplicado a área

Projeto aplicado para colocar em prática o que foi aprendido em problemas reais

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Veja o que os nossos alunos dizem

Willian Messias

Analista de Dados Junior

"Eu estava há mais de um ano tentando migrar para a área de Dados. Com o conhecimento que adquiri no Bootcamp da XP Educação, não só consegui, como dobrei meu salário."

Frederico Almeida

Engenheiro de Software Sênior

"Consegui aplicar no meu trabalho diversos conceitos, padrões e princípios, seguindo as boas práticas aprendidas na pós-graduação. Obrigada, XP Educação! Vamos em frente que ainda tem mais!"