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Seu caminho para a excelência nas áreas de Inteligência Artificial e Cloud
O 2º nível de especialização do Programa de Mestrado do Politecnico di Torino, coordenado pela Reply, dirigido a jovens talentos.
Inteligência Artificial & Cloud - Mestrado
Prática em Inovação
É um programa único, reconhecido pelo MIUR (Ministério da Educação, Universidade e Pesquisa), e desenvolvido em colaboração com o Politecnico di Torino, para oferecer a um grupo de alunos altamente qualificados uma especialização profissional nos temas mais inovadores do setor de TI.
A primeira edição do programa de Mestrado em Inteligência Artificial e Cloud está programada para começar em janeiro de 2021 e serão admitidos, no máximo, 40 alunos. O curso será ministrado em inglês e terá a duração prevista de um ano no campus do Politecnico di Torino e nos escritórios da Reply.
Qual o público-alvo do Mestrado e por que se inscrever?
O programa de 12 meses é voltado para os alunos pós-graduados mais talentosos, incluindo os que obterão seu diploma de pós-graduação até o dia 31 de dezembro de 2020, em Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Engenharia de Automação, Engenharia de Telecomunicações ou Engenharia Eletrônica.
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A Reply compromete-se a contratar todos os candidatos admitidos no Mestrado e a patrocinar a participação no programa de Mestrado Especializado dos que aceitarem a oferta de emprego e se comprometerem a permanecer na empresa por 2 anos, a partir do final do curso.ù
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O cronograma do programa
Base Courses
Durante o primeiro semestre, o programa contará com os principais conteúdos acadêmicos, com o objetivo de fornecer a todos os alunos uma base teórica comum. Os tópicos abordarão os conceitos avançados de banco de dados, a teoria e os modelos relacionados à IA e ao ML, as infraestruturas de suporte às arquiteturas de cloud, segurança, conceitos de programação avançada, arquiteturas de microsserviço e outros assuntos aplicáveis
Specialisation
Durante o segundo semestre, os alunos poderão selecionar um dos três modelos de especialização disponíveis: Cloud, IA: Data ou IA: Machine Learning. Cada um deles será articulado, através do estudo de conceitos básicos e da observação de como esses conceitos foram adotados e integrados por “grandes fornecedores” em suas plataformas.
Project Work
Durante o terceiro e parte do quarto semestre, os participantes trabalharão em projetos concretos ao lado de profissionais já estabelecidos no mercado. O objetivo é colocar em prática os conceitos aprendidos durante a primeira parte do Mestrado, em cases reais
Thesis
Nas fases finais do programa de mestrado, os alunos irão preparar uma tese que descreverá as atividades realizadas durante o trabalho no projeto.
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Conhecimento profundo sobre as tecnologias que são a base das grandes transformações que ocorrem em todos os setores do mercado.
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Aprendizado sobre como essas tecnologias podem ser adotadas na prática para resolver os problemas da vida real.
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Especialização em uma das três áreas principais: Cloud, Data ou Machine Learning.
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Conhecimento profundo sobre como essas tecnologias são disponibilizadas pelos principais fornecedores de plataformas e as diferenças entre elas.
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A metodologia Reply: aprendizado com nossos profissionais, a partir de uma abordagem prática, adotando um método de trabalho diferenciado, focado na excelência e na colaboração.
Especializações para Escolher
O Mestrado em Cloud, Data e Machine Learning mostrará como usar tecnologias digitais modernas na prática: do gerenciamento eficaz de dados à adoção de técnicas de Inteligência Artificial e Machine Learning, tudo por meio dos mais recentes modelos de implementação baseados em nuvem. O Mestrado segue três áreas de especialização que o aluno poderá escolher:
Cloud
Na especialização em Cloud, o mestrado explorará diversos dos principais componentes que caracterizam as soluções IaaS e PaaS. Em especial serão abordados os três tópicos a seguir:
As principais metodologias e tecnologias que facilitam a abordagem DevOps:
Os princípios do DevOps;
Os principais processos (integração contínua, entrega e implantação contínuas, Rugged DevOps / DevSecOps, ChatOps, Kanban) e a sua relação com o gerenciamento de serviços de TI;
Tecnologias de Open Source para o gerenciamento de configuração: Puppet, Chef;
Técnicas de DevOps nativas da AWS Cloud.
Arquiteturas baseadas em microsserviços. A conteinerização na entrega de arquiteturas de nuvem híbridas: Docker, Kubernetes, Openshift
Design de uma arquitetura de microsserviço;
Gerenciamento de arquiteturas de microsserviço;
Integração Contínua e Entrega Contínua (CI / CD) em arquiteturas conteinerizadas;
Arquiteturas de microsserviço nativas na nuvem: sem servidor: (AWS).
Desenvolvimento sem servidor
Principais serviços de PaaS;
Um exemplo de projeto sem servidor: back-end de arquiteturas IoT.
AI: Data
Na especialização Data Management, os alunos estudarão profundamente as tecnologias e metodologias que permitem a adoção de uma abordagem baseada em dados.
Do ponto de vista da Engenharia de Dados, serão abordados, principalmente, os seguintes tópicos:
As origens tecnológicas do Big Data: Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Cloudera etc.
Principais arquiteturas de dados: Arquitetura Lambda, Arquitetura Kappa, orientada a eventos, CQRS, malha de dados;
Opções para modelar dados relacionais: Data Vault 2.0, Esquema Floco de Neve e Esquema Estrela;
Componentes para gerenciamento de contextos em tempo real: Kafka, Transmissão Spark, Transmissão Akka e Flink;
Opções para armazenar grandes volumes de dados: NoSQL (MongoDB, Cassandra, Redis etc.) e indexadores (Elasticsearch e Solr);
Plataformas de dados baseadas na AWS Cloud;
O impacto da conteinerização no contexto de dados: Docker, Kubernetes e Openshift.
Do ponto de vista da Ciência de Dados, os seguintes tópicos serão abordados:
Análise descritiva: estudo da distribuição normal dos dados, através de métricas, como média, variância, desvio padrão e percentis. Também será abordada a aplicação de ferramentas estatísticas, como testes de hipóteses e valores de p, para extrair informações sobre a distribuição dos dados;
Algoritmos de classificação (supervisionados) modelos: regressão logística, floresta aleatória, métricas de avaliação: exatidão, precisão, recuperação;
Algoritmos de clustering (não supervisionados): Kmeans e Clustering Hierárquico;
Algoritmos de recomendação: baseados em conteúdo e filtragem colaborativa;
Mineração de texto e processamento de linguagem natural (PNL): análise de texto não-estruturado, tanto na fase de limpeza (lemming, stemming e tokenização), quanto na fase de modelo (análise de sentimento e classificação de texto);
Ferramentas de ciência de dados: foco em Jupyter e Anaconda para desenvolvimento de código Python com o suporte de Jupyter Notebooks;
Visualização de dados: pacotes Python para Seaborn e análise exploratória Matplotlib.
AI: Machine Learning
Esta área de especialização se concentra no uso de técnicas líderes de Inteligência Artificial e Machine Learning, como inteligência de imagem e vídeo, análise de texto, compreensão de linguagem, sistemas preditivos e aprendizagem por reforço, bem como no estudo detalhado dos sistemas cognitivos oferecidos por um ou mais fornecedores líderes da indústria (AWS, Google, Microsoft etc.) e a aplicação destes em vários contextos de uso, como coisas autônomas, assistentes digitais, manutenção preditiva, automação inteligente de processos e análise inteligente.
A especialização é caracterizada por um módulo interativo e prático, que contempla o envolvimento dos participantes em projetos reais, usando plataformas e estruturas oferecidas por fornecedores líderes da indústria.
A implementação de algoritmos e modelos de última geração, a aplicação de técnicas de Deep Learning e uma análise profunda das ferramentas de Machine Learning Automatizado serão acompanhadas por uma abordagem que visa capitalizar os resultados alcançados com a definição de métricas de avaliação da eficácia das soluções desenvolvidas, a partir de uma perspectiva empresarial.
Quem vai me guiar durante o processo de aprendizagem?
O comitê científico
O Comitê Científico, composto por membros do Politecnico di Torino e por profissionais do Grupo Reply, foi responsável pela concepção do programa de formação e está supervisionando a iniciativa.
Instrutores do Politecnico
O corpo docente do Mestrado é composto por professores e pesquisadores do Politecnico di Torino, especialistas nas temáticas abordadas, que o guiarão ao longo desta experiência acadêmica.
Instrutores da Reply
Os profissionais da Reply se revezarão no ensino, no apoio às atividades laboratoriais e na atuação como mentores dos alunos durante o trabalho no projeto, bem como durante a preparação da tese. Eles também palestrarão sobre uma série de assuntos que estão em evidência, como Computação Quântica e Blockchain.
FAQs
Quanto custa o programa de mestrado?
Se você for selecionado para o programa e aceitar nossa oferta de emprego, a Reply bancará as taxas do programa.
Onde o programa acontecerá?
O treinamento em classe será realizado no campus do Politecnico di Torino. O treinamento prático acontecerá, principalmente, nos escritórios da Reply em Torino e Milão.
Quando o programa começa?
Começa em janeiro de 2021. Notificaremos os candidatos selecionados sobre a data exata assim que eles confirmarem a sua participação.
Como posso me inscrever no curso de Mestrado?
Por favor, cadastre-se no portal do Programa de Mestrado do Politecnico di Torino e selecione o Programa de Mestrado “Inteligência Artificial & Cloud: prática em inovação” para preencher o formulário e enviar a sua inscrição.
O programa é realizado pessoalmente ou online?
Ele foi projetado para ser realizado pessoalmente. No entanto, se houver outra quarentena ou qualquer restrição devido à pandemia, o Politecnico di Torino e a Reply poderão mudar o formato do programa para remoto. O programa de mestrado estará em conformidade com as regulamentações do governo.
Quantos alunos estarão no programa?
São 40 vagas disponíveis.
Posso me inscrever se ainda não me formei?
Sim, desde que você se forme antes do início do mestrado, em janeiro de 2021.
Como eu sei se me qualifico para o programa?
Existem requisitos mínimos de admissão para se inscrever neste programa:
Você precisará de habilidades confiáveis em inglês (B2)
Você precisará de uma das seguintes graduações
LM-32 em Engenharia de Sistemas Computacionais;
LM-18 em Ciência da Computação;
LM-25 em Engenharia de Automação;
LM-27 em Engenharia de Telecomunicações;
LM-29 em Engenharia Eletrônica.
Você também precisará passar na fase de entrevista.
Você encontrará mais informações sobre o processo de seleção no site do Politecnico.
Como funciona a oferta de emprego da Reply?
Se você passar no processo de seleção, será oferecido um contrato permanente por uma empresa do grupo Reply. O contrato terá início no mesmo dia do início do programa. Se você aceitar a oferta, a Reply cobrirá os custos de realização do seu mestrado.
A Reply cobrirá os custos de acomodação?
Como um funcionário da Reply, basearemos os custos de viagem e hospedagem nas leis de Contrato de Trabalho Nacional da Itália. Nenhum custo de realocação será coberto (se você não estiver baseado em Torino, você cuidará da sua acomodação para estudar no Politecnico di Torino e para trabalhar na Reply).
Existe limite de idade?
Não, mas as pessoas que se formaram nos últimos dois anos receberão uma pontuação mais alta.
Em que idioma o programa será realizado?
Todo o programa será ministrado em inglês.
O programa de mestrado é em tempo integral?
Sim e você trabalhará em tempo integral em uma empresa da Reply, conforme regulamentado em seu contrato.
Quais equipamentos vou precisar?
Ao ser contratado como funcionário da Reply, você receberá todas as ferramentas de que precisa para fazer o seu trabalho, incluindo um laptop, softwares e uma mochila.
Posso deixar o programa de mestrado antes de terminar?
A Reply está investindo fortemente nos alunos aceitos no programa. Para fazer parte disso, é preciso muita motivação para atingir a meta. Se você sair antes da conclusão do programa, terá que pagar o custo total.