Selo ABMES renovado em 2026
O Selo ABMES de Compromisso com a Empregabilidade reforça o foco na carreira
DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos
Pós em DataOps e MLOps
A pós-graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos foi desenvolvida para formar profissionais com domínio técnico avançado e capacidade de aplicar esse conhecimento na prática.
- Indicado para graduados que desejam ampliar conhecimentos e desenvolver a carreira
- Instituição com nota máxima em avaliação MEC
- Currículo com Versionamento De Dados (Dvc) E Reprodutibilidade
Sobre o curso
A Pós-Graduação em Pós-Graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos foi desenvolvida para formar profissionais com domínio técnico avançado e capacidade de tomada de decisão estratégica em contextos reais de mercado. Ao longo do curso, o estudante desenvolve competências aplicadas, integrando teoria, prática e resolução de problemas, com foco em geração de valor, inovação e alta performance profissional. A formação é orientada às demandas atuais do mercado, preparando o profissional para atuar com protagonismo em ambientes dinâmicos e competitivos.
Vantagens UNIASSELVI
- 1300 polos ativos pelo país
Mais de 1300 polos em todos os estados ampliam o acesso ao ensino UNIASSELVI
- Nota máxima 5 direto do MEC
Nota máxima 5, no Conceito Institucional, em avaliação homologada pelo MEC.
- Aulas, biblioteca e suporte
O Leo App e o AVA integram aulas, biblioteca, materiais e suporte ao aluno.
Dê o próximo passo na sua carreira
Mercado de trabalho em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos
O mercado apresenta alta demanda por profissionais especializados, com oportunidades em empresas de tecnologia, indústrias, consultorias, startups e projetos próprios. O egresso poderá atuar em funções estratégicas, técnicas e de liderança, contribuindo diretamente para inovação, eficiência operacional e crescimento organizacional.
Nossa Metodologia
Experiência que inspira
Uma jornada acadêmica pensada para ampliar suas possibilidades.
Suporte e qualidade sempre perto
Conte com professores e recursos que ajudam você a compreender os conteúdos, esclarecer dúvidas e avançar com mais segurança ao longo do curso.
Educação acessível e inovadora
Mensalidades que cabem no seu bolso, com um ensino pensado para te preparar para o mercado de trabalho
Perguntas Frequentes
O que faz um profissional de DataOps e MLOps?
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?
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?
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?
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?
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?
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?
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?
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.