Aula ao vivo todos os dias
Matriz atualizada para 2026
Faculdade EAD Live em
Engenharia de Dados com IA
Diploma em Engenharia de Software, com ênfase em Engenharia de Dados com IA.
Aprenda a projetar sistemas que garantem o fluxo contínuo, seguro e escalável de dados, construindo pipelines eficientes que integram informações de múltiplas fontes com confiabilidade. Esta faculdade de Engenharia de Dados prepara você para dominar arquiteturas modernas, atuar na interseção entre software e dados e conquistar posições valorizadas em um mercado de alta demanda.
Matriz curricular
Engenharia de Bancos de Dados com IA
Administração, Vetores e Integração com IA no SQL Server 2025 e Azure SQL
- Compreender a arquitetura interna do SQL Server 2025, realizando procedimentos essenciais de instalação e configuração inicial da instância relacional
- Executar rotinas diárias de manutenção, automação, backup e restauração, aplicando controles de acesso, criptografia e auditoria de segurança
- Analisar métricas de desempenho do sistema, utilizando novos recursos assistidos por IA para diagnosticar e otimizar consultas
- Gerenciar recursos nativos de IA do SQL Server 2025, integrando o tipo vetorial, buscas semânticas, chamadas REST e servidores MCP
Integrações Inteligentes e Plataformas Híbridas com Microsoft Fabric e Azure SQL
- Provisionar e administrar instâncias IaaS e PaaS no Azure SQL, garantindo alta disponibilidade, tolerância a falhas e continuidade operacional
- Avaliar indicadores operacionais, custos e segurança do Azure SQL utilizando ferramentas nativas de governança, auditoria e monitoramento em nuvem
- Implementar o recurso de Fabric Mirroring para replicar em tempo real dados transacionais do SQL Server e Azure SQL
- Projetar arquiteturas de dados híbridas preparadas para IA, integrando estruturas relacionais, busca vetorial, Microsoft Fabric e padrões RAG
Gestão e Vector DB no Oracle 26ai com IA
- Compreender a arquitetura do Oracle AI Database 26ai, executando procedimentos de instalação, parametrização e configuração inicial do ambiente relacional
- Executar rotinas operacionais de backup, restauração, manutenção preventiva e segurança corporativa no Oracle AI Database para proteção dos dados
- Analisar indicadores de performance no Oracle AI Database, aplicando AI Vector Search e suporte multimodal para otimização de consultas
- Gerenciar integrações avançadas do Oracle AI Database via Select AI, servidores MCP e APIs em Background Mode com LLMs
Provisionamento, Agentes de IA e Multicloud com OCI e Arquiteturas Híbridas
- Compreender a infraestrutura da OCI, provisionando e configurando serviços de banco de dados Oracle IaaS, PaaS e Autonomous Database
- Administrar ambientes de banco de dados na OCI, aplicando alta disponibilidade, rotinas de backup, governança e políticas de segurança
- Analisar a criação de aplicações agênticas no ecossistema OCI, utilizando AI Agent Studio, AI Studio Skills e Fusion Applications
- Projetar arquiteturas de bancos de dados híbridas e multicloud, conectando a OCI ao Google Cloud via Oracle Database Agent
Projeto de Bloco: Engenharia de Bancos de Dados com IA
- Elaborar modelos relacionais normalizados baseados em requisitos de negócio implementando-os com scripts SQL
- Efetuar a migração e integração de dados entre os SGBDs SQL Server e Oracle
- Administrar o SQL Server e Azure SQL aplicando busca vetorial e Fabric Mirroring
- Provisionar instâncias do Oracle 26ai na OCI com busca vetorial e aplicações agênticas
- Integrar bancos de dados relacionais e vetoriais a modelos de IA utilizando padrões RAG
Engenharia de Dados: Big Data
Engenharia de Dados na Nuvem e Analytics Engineering :
- Explicar fundamentos da plataforma e arquitetura de dados
- Aplicar ingestão e armazenamento no Data Lake
- Aplicar modelagem e transformação dimensional com dbt
- Implementar construção e otimização do Data Warehouse
Arquitetura Lakehouse com Databricks :- Explicar os fundamentos de Big Data e Databricks
- Aplicar ingestão e manipulação básica de dados
- Construir Delta Lakehouse e Camada Bronze
- Executar operações essenciais e otimização do Delta Lake
DataOps: Governança e Orquestração de Pipelines na Nuvem :- Criar orquestração e DevOps de pipelines
- Implementar qualidade e governança de dados
- Criar serviço e consumo de dados
- Criar arquiteturas emergentes e escalabilidade
Engenharia Avançada, Orquestração e MLOps/GenAI com Databricks :- Construir camadas Silver e Gold com DLT
- Implementar orquestração, governança e DevOps
- Criar MLOps, rastreamento e implantação de modelos
- Implementar IA generativa e análise preditiva
Projeto de Bloco: Engenharia de Dados: Big Data:- Projetar Data Lakehouse
- Provisionar ambiente e inserir dados
- Transformar dados com DBT pra criação de Camadas Silver e Gold
- Implementar governança, orquestração e segurança
- Efetuar consumo e análises de dados utilizando IA
Fundamentos do Processamento de Dados
Introdução à Visualização de Dados e SQL:
- Visualizar dados de um CSV no Google Looker Studio
- Construir um relatório interativo baseado em dados usando Google Looker Studio
- Realizar queries SELECT em uma base de dados SQL
- Extrair informações através de agrupamentos e sumarização (GROUP_BY e ORDER_BY)
Introdução à Programação com Python:- Criar programas simples em Python usando uma IDE “code playground”
- Criar programas simples com strings
- Escrever programas simples com decisão/seleção em Python
- Escrever programas simples com repetição/iteração e listas em Python
- Programar funções personalizadas em Python
SQL e Modelagem Relacional:- Projetar modelos relacionais de bases de dados com restrições, incluindo a criação das tabelas necessárias
- Aplicar regras de normalização em um modelo relacional de dados
- Manipular objetos em um banco de dados utilizando SQL
- Fazer agregações entre duas ou mais tabelas em banco de dados
Python para Processamento de Dados:- Programar em Python com indexação, fatiamento e métodos avançados para strings
- Programar decisão/seleção e repetição/iteração com listas em Python
- Programar em Python com arquivos, sets e JSON
- Encontrar e tratar bugs (erros) em Python
- Implementar clientes e serviços Web em Phyton
Projeto de Bloco: Fundamentos do Processamento de Dados:- Converter dados tabulares em dashboard usando Google Looker Studio
- Escrever programas simples em Phyton
- Escrever queries variadas com a linguagem SQL em diferentes contextos
- Escrever programas em Phyton com mais recursos
Conectividade e Desenvolvimento Front-End
Arquitetura e Operação de Sistemas Computacionais:
- Explicar a arquitetura de hardware de dispositivos computacionais
- Operar sistemas operacionais de desktops
- Gerenciar sistemas operacionais móveis e sua segurança
- Descrever os fundamentos de redes de computadores
- Explicar o funcionamento do endereçamento de rede
Fundamentos do Desenvolvimento Front-End:- Estruturar e estilizar páginas web com HTML5 e CSS3
- Implementar algoritmos com lógica de programação em JavaScript
- Organizar e reutilizar código através de funções
- Manipular dinamicamente o conteúdo e o estilo da página
- Analisar e depurar códigos HTML, CSS e JavaScript
Infraestrutura e Segurança de Redes:- Implementar a configuração inicial de dispositivos de rede
- Operar uma infraestrutura de rede com base em um projeto
- Diagnosticar problemas de conectividade em redes
- Aplicar os fundamentos de segurança de rede
- Elaborar um projeto de rede básico
Interatividade no Desenvolvimento Front-End:- Estruturar e manipular dados complexos com arrays e objetos
- Desenvolver interfaces dinâmicas baseadas em eventos
- Criar e validar formulários web interativos
- Criar páginas web dinâmicas com manipulação avançada do DOM
Projeto de Bloco: Conectividade e Desenvolvimento Front-End:- Dashboard de Análise de Logs de Segurança de Rede: O aluno irá criar uma interface web interativa para visualizar e filtrar um grande volume de logs de um firewall ou de um sistema de detecção de intrusão. O objetivo é identificar padrões, como os principais IPs de ataque ou as portas mais visadas.
Desenvolvimento Back-End
Fundamentos de Desenvolvimento com Java
- Configurar o ambiente de desenvolvimento Java com apoio de IA generativa
- Escrever programas Java com tipos primitivos, operadores e controle de fluxo
- Estruturar programas Java com métodos, classes e encapsulamento
- Aplicar herança, polimorfismo, interfaces e lambda expressions em Java
- Implementar tratamento de exceções e manipulação de arrays em Java
- Integrar coleções, arquivos e interfaces funcionais em um projeto Java
Fundamentos de Desenvolvimento com C#
- Configurar o ambiente de desenvolvimento C#
- Escrever programas C# com tipos primitivos, operadores e controle de fluxo
- Estruturar programas C# com métodos, classes e encapsulamento
- Aplicar herança, polimorfismo, interfaces, delegates e lambda expressions em C#
- Implementar tratamento de exceções e manipulação de arrays em C#
- Integrar coleções, arquivos, delegates e eventos em um projeto C#
Desenvolvimento de Serviços Web com Spring Boot e MongoDB
- Configurar o ambiente e a estrutura de um projeto Spring Boot
- Construir APIs REST com Spring Boot
- Implementar persistência de dados com JPA, MongoDB e consultas customizadas
- Implementar autenticação e autorização com Spring Security
- Proteger APIs Spring Boot com OAuth2 e HTTPS
Desenvolvimento Web .NET e Bases de Dados Relacionais
- Configurar e estruturar um projeto Razor Pages em ASP.NET Core
- Desenvolver uma aplicação web full-stack (“server-based UI”) em ASP.NET Core usando Razor Pages
- Construir Minimal APIs com acesso a dados via SQL
- Integrar EF Core, repositórios e Web APIs numa aplicação ASP.NET Core
- Preparar uma aplicação ASP.NET Core para produção
Projeto de Bloco: Desenvolvimento Back-End
- Especificar requisitos e casos de uso de um sistema de software
- Estruturar o domínio do sistema em classes e objetos modelados em UML
- Especificar a evolução de um sistema standalone para um serviço, seguindo a prática Spec-First
- Integrar persistência e API ao serviço mantendo a especificação Spec-Anchored
- Preparar o serviço para produção com segurança e documentação consolidada
Ciência da Computação
Velocidade e Qualidade com Estruturas de Dados e Algoritmos:
- Avaliar a velocidade de algoritmos introdutórios usando a notação Big O
- Utilizar as estruturas de dados hash tables, filas (queues) e pilhas (stacks)
- Desenvolver algoritmos avançados usando recursão e programação dinâmica
- Utilizar as estruturas de dados listas encadeadas (linked lists) e árvores (trees)
Sistemas Operacionais com Linux e Python:- Operar o sistema operacional Linux utilizando a linha de comando
- Explicar como o Linux opera o hardware e os diferentes dispositivos de sistema
- Gerenciar aplicativos, pacotes, containers e sistemas de inicialização no Linux, utilizando a linha de comando
- Desenvolver programas simples em Python com paralelismo, utilizando a linha de comando
Estruturas de Dados e Algoritmos Avançados:- Utilizar as estruturas de dados heaps e tries
- Utilizar a estrutura de dados grafos (graphs)
- Desenvolver algoritmos avançados com grafos
- Resolver problemas com algoritmos gulosos (“greedy”) e outras técnicas adicionais de otimização
Programação Distribuída com Redes usando Linux e Python:- Conectar em rede e com a Internet computadores com o sistema operacional Linux
- Utilizar serviços e aplicações de rede do Linux
- Desenvolver programas em Python que se comunicam por rede
- Desenvolver programas em Python para analisar, manipular e proteger redes
Projeto de Bloco: Ciência da Computação:- Analisar o desempenho de algoritmos de ordenação utilizando Phyton e recursos do Linux
- Desenvolver programas utilizando processos assíncronos, computação paralela, algoritmos para árvores e listas encadeadas
- Desenvolver programas utilizando computação paralela, manipulação de dados em árvores e busca de rotas de rede
- Implementar heaps, tries, grafos e técnicas de comunicação de rede com o uso de sockets
- Resolver problemas de grafos e/ou NP-completos, e de comunicação análise e monitoramento de redes
Engenharia Segura de Softwares Escaláveis
Desenvolvimento de Serviços com Spring Boot
- Criar aplicações web a partir do Spring Boot Initializer
- Desenvolver RESTful APIs com Spring Boot
- Implementar persistência de dados com JPA, Redis e MongoDB
- Implementar testes em aplicações Spring Boot
- Implementar medidas de segurança em aplicações Spring Boot
- Realizar o deploy em aplicações Spring Boot
Design Patterns e Domain-Driven Design (DDD) com Java
- Desenvolver software aplicando design patterns
- Projetar softwares de forma estratégica, usando “bounded contexts”, subdomínios e linguagem ubíqua
- Projetar softwares de forma estratégica usando “context maps”
- Projetar softwares usando “aggregates”
Microsserviços e DevOps com Spring Boot e Spring Cloud
- Desenvolver microsserviços cloud nativos com Spring Boot e Spring Cloud
- Publicar microsserviços Spring Boot, orquestrando containers com Docker e Kubernetes
- Desenvolver microsserviços usando Reactive Spring
- Desenvolver em grupo utilizando repositórios Git através do GitHub
- Publicar de forma automática microsserviços Spring Boot usando GitHub Actions e Kubernetes
Domain-Driven Design (DDD) e Arquitetura de Softwares Escaláveis com Java
- Transformar monolitos em microsserviços eficazes, aplicando princípios de DDD e técnicas de decomposição
- Projetar softwares usando “domain events”
- Desenvolver microsserviços event-driven e com outros padrões de comunicação assíncrona
- Implementar testes e observabilidade em microsserviços com Zipkin, Spring Cloud Sleuth e ELK Stack
Projeto de Bloco: Engenharia Segura de Softwares Escaláveis
- Construir um monolito simples com Spring Boot
- Desenvolver uma camada de persistência real para uma aplicação usando anotações JPA e repositórios Spring Data
- Criar um microsserviço conectado a uma aplicação existente
- Refatorar um sistema fortemente acoplado para uma arquitetura orientada a eventos
- Preparar o sistema desenvolvido para operação através de conteinerização, monitoramento e testes
Análise e Segurança de Agentes de IA
Estatística Aplicada e Análise Exploratória de Dados
- Manipular dados tabulares com Pandas para análise exploratória
- Explorar dados reais com limpeza, probabilidade e visualização estatística
- Avaliar análises de dados produzidas com suporte de IA generativa
- Modelar relações lineares com regressão simples e múltipla
Desenvolvimento Seguro de Aplicações Web
- Construir APIs REST com FastAPI aplicando fundamentos de segurança de software
- Implementar threat modeling STRIDE e autenticação JWT em APIs FastAPI
- Analisar vulnerabilidades OWASP Top 10 aplicando controles defensivos em APIs REST
- Implementar pipeline DevSecOps com security gates, OWASP ZAP e testes automatizados
Modelagem Preditiva e Construção de Agentes de IA
- Implementar o pipeline de preparação de dados para classificação supervisionada com Scikit-learn
- Desenvolver classificadores probabilísticos e de margem máxima com métricas de avaliação
- Desenvolver agente de IA autônomo com arquitetura e primitivos do OpenAI Agents SDK
- Integrar ferramentas customizadas e memória persistente em agente de IA com OpenAI Agents SDK
Análise de Vulnerabilidades e Pentest Web
- Analisar ameaças em APIs com OWASP API Security Top 10, Burp Suite e crAPI
- Analisar superfície de APIs com Kiterunner e explorar autenticação JWT com jwt_tool
- Analisar vulnerabilidades de autorização, sessão e injeção em APIs REST com Burp Suite e SQLmap
- Avaliar postura de segurança de APIs com ataques avançados, Burp Collaborator e relatório de pentest
Projeto de Bloco: Análise e Segurança de Agentes de IA
- Definir o domínio do sistema com EDA exploratória e API FastAPI autenticada como base
- Implementar análise estatística completa e controles OWASP Top 10 na API FastAPI auditada por ZAP
- Consolidar o sistema estatístico e a API segura documentando a transição para a fase preditiva
- Avaliar a postura de segurança da API adversária com pentest documentado e sistema agêntico completo
- Defender o sistema de atendimento ao cliente de ponta a ponta com demonstração técnica e pentest adversarial documentado
ADMISSÃO E VALORES
Sobre a graduação
É reconhecida pelo MEC?
Esta faculdade de Engenharia de Dados com IA é uma ênfase da Engenharia de Software, que foi autorizada pela Portaria 929 de 27/11/2015 e reconhecida com nota máxima pela Portaria 383 de 28/09/2023.
Consulte aqui o cadastro da instituição no Sistema e-MEC
Qual tipo de diploma?
Graduação. Diploma de Bacharel em Engenharia de Software com ênfase em Engenharia de Dados com IA.
Esse diploma habilita para o exercício profissional dentro das áreas de Engenharia de Software e Dados com IA e permite a continuação dos estudos em especialização, MBA, mestrado e doutorado, além da participação em concursos públicos.
Qual a diferença entre este curso e Engenharia de Software?
Na faculdade de Engenharia de Dados, você aprende as bases de engenharia de software e demais tecnologias essenciais para uma carreira de sucesso em Engenharia de Dados com IA. Já o curso de Engenharia de Software é indicado para quem deseja seguir na área de engenharia de software, se aprofundando em desenvolvimento e arquitetura de softwares complexos em geral.
Uma porta de entrada, cinco futuros
Nos cursos de engenharias tech do Infnet, você não precisa decidir sua área logo de início.
É possível começar em uma das engenharias e, em até 2 anos, se mudar de ideia, trocar de ênfase — sem perder tempo nem as disciplinas já concluídas.
Quando chegar a hora de escolher, você pode optar entre:
– Engenharia de Inteligência Artificial
– Engenharia de Dados
– Engenharia de Cloud Computing
– Engenharia de Cibersegurança
– Engenharia de SoftwareE tem mais uma vantagem: o processo seletivo é único. Não existem notas de corte diferentes para cada ênfase. Você faz uma prova só, garante sua vaga e tem liberdade para decidir qual caminho seguir depois.
Como vão funcionar as avaliações presenciais?
Para te dar flexibilidade e reduzir a necessidade de deslocamentos, você terá somente uma avaliação presencial a cada seis meses e poderá escolher fazê-la em um dia e turno que melhor se adapte à sua rotina, dentre as opções disponibilizadas pela instituição (normalmente sexta à noite ou sábado pela manhã). Esta avaliação terá duração de 3 a 4 horas e cobrirá todas as unidades curriculares do semestre.
As datas disponibilizadas para cada cidade serão divulgadas com antecedência no calendário acadêmico, incluindo aquelas referentes à segunda chamada. Você pode escolher entre os locais de avaliação presencial existentes nas cidades abaixo:
- Belo Horizonte
- Brasília
- Campinas
- Curitiba
- Fortaleza
- Goiânia
- Navegantes
- Porto Alegre
- Recife
- Ribeirão Preto
- Rio de Janeiro
- Salvador
- São Paulo
- Vitória
*Novas cidades podem ser incluídas no futuro.⚠️ Importante: As avaliações presenciais serão aplicadas somente a partir de 2027, sendo realizadas a distância durante o ano de 2026.
Conheça o coordenador
Fernando Ferreira
Fernando Ferreira é coordenador das graduações de Engenharia de Software e de Engenharia de Inteligência Artificial, bem como da Pós-Graduação MIT em Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning da Faculdade Infnet e do MBA em Data Science da Faculdade Infnet.
É cofundador da TWIST Systems, onde lidera iniciativas de engenharia de software voltadas à ciência de dados e soluções digitais inovadoras, pesquisador com foco em aplicações avançadas de IA e um dos pioneiros em Data Science no Brasil, é professor e coordenador desta graduação e do MBA em Data Science desde seu início.É doutor em Inteligência Artificial pela Coppe/UFRJ e mestre em Engenharia Elétrica. No Infnet, compartilha essa experiência para formar engenheiros de dados capazes de atender as mais modernas demandas do mercado.
Curso atualizado para os impactos da IA
No cenário atual, o engenheiro de dados que sabe usar IA trabalha melhor, mais rápido e com entregas mais precisas. Por isso, nossa formação foi atualizada para que você aprenda a aplicar Inteligência Artificial de forma estratégica — automatizando a coleta, o processamento e a integração de grandes volumes de dados com as mesmas tecnologias usadas pelas maiores empresas do mercado.
Ao mesmo tempo, uma formação de verdade vai além do uso de ferramentas. Por isso, você também aprenderá a projetar pipelines, arquiteturas e aplicações de dados manualmente, compreendendo a fundo os fundamentos que sustentam sistemas escaláveis, consistentes e de alta performance.
Essa combinação garante domínio sobre as tecnologias atuais e a base necessária para acompanhar a evolução do mercado. Assim, você evita investir anos em um curso que já nasce defasado e se prepara para as demandas que o mercado terá quando você se formar — não para um mercado que já ficou para trás.
O upgrade que coloca você em outro nível
Além da sua faculdade de Engenharia de Dados com IA, você terá acesso a um pacote de conteúdos extras, sem custo adicional, para fortalecer sua formação e ampliar suas oportunidades.
Confira o que inclui:
O mesmo conteúdo que ajuda engenheiros tech sênior do Vale do Silício a se manterem à frente está agora ao seu alcance. Uma biblioteca viva de tecnologia, com livros, vídeos e laboratórios práticos atualizados constantemente — referência para profissionais das maiores big techs.
Nossos alunos têm acesso a disciplinas extras sobre temas em destaque no mercado, como computação vestível (tais como smart glasses), computação quântica, neurociência, blockchain e outros, proporcionando visão prática sobre o que está moldando o futuro da tecnologia.
Sua porta de entrada para as engenharias tech
As engenharias tech representam o ápice da engenharia moderna, estando diretamente ligadas às mais avançadas tecnologias disponíveis atualmente. Descubra como você irá se preparar para construir o futuro da tecnologia:
Você só encontra no Infnet
Sua jornada é ao vivo, interativa e focada no que realmente importa: seu sucesso no mercado.
Como será sua Graduação Live
A formação de um engenheiro tech é construída com disciplina, método e um foco intenso na prática. Nosso modelo é imersivo e baseado em projetos, projetado para capacitar você a arquitetar e construir soluções tecnológicas reais.
Depoimento de alunos
Pra quem é?
Esta graduação em Engenharia de Dados é para quem tem um perfil organizador e gosta de construir sistemas robustos e lógicos. É o curso ideal para você que:
> Está no ensino médio e tem um talento natural para organizar informações, criar estruturas e entender como sistemas complexos funcionam nos bastidores.
> Concluiu o ensino médio recentemente e não busca apenas uma carreira segura, mas uma que te posicione na frente do conhecimento em dados, trabalhando com tecnologias que transformam informações em decisões estratégicas.
> Experimentou outra faculdade mas sentiu que faltava foco em uma habilidade crítica e de mercado, buscando agora uma formação que te torne um especialista indispensável na economia digital.
> Já trabalha com tecnologia, mas sente que a falta de graduação limita seu crescimento, e busca um diploma que valide sua experiência e abra novas oportunidades em análise, processamento e gestão de dados.
> Já atua em outra área e quer iniciar sua primeira graduação em uma carreira que combina inovação, propósito e alta demanda no mercado, transformando dados em insights e soluções com impacto real.
O mercado de Engenharia de Dados: construindo sistemas que transformam informações em valor
Enquanto ciência de dados e inteligência artificial buscam insights valiosos, a engenharia de dados projeta e mantém os sistemas que tornam essas descobertas possíveis. De nada adianta ter um oceano de informações se não houver arquiteturas capazes de processar, organizar e disponibilizar dados em larga escala com confiabilidade e eficiência. Por isso, essa é uma área estratégica, que transforma dados brutos em ativos essenciais para decisões e inovação.
Escolher a carreira em engenharia de dados significa se tornar o arquiteto dos sistemas que suportam a inteligência da organização. O profissional projeta pipelines, arquiteturas Data Lakehouse e plataformas distribuídas que empoderam todas as equipes, da análise de negócios à pesquisa. É uma carreira voltada para soluções escaláveis, problemas complexos e impacto direto na inovação, com alta demanda e oportunidades em todas as indústrias.
Demanda de mercado
A demanda por Engenheiros de Dados é massiva e estratégica, pois nenhuma iniciativa de Big Data ou IA funciona sem sistemas e arquiteturas de dados confiáveis. Empresas de mídia e streaming, como a Globo, precisam destes profissionais para projetar e manter pipelines distribuídos que alimentam seus sistemas de recomendação, enquanto fintechs como o Nubank os contratam para arquitetar Data Lakehouses que possibilitam análises de risco em tempo real. Este profissional atua como a base sobre a qual toda a inteligência de uma empresa é construída.
A criticidade da função eleva o patamar da remuneração. No mercado, vagas para engenheiros de dados plenos em empresas de consultoria como a Accenture ou em gigantes do setor financeiro apresentam salários entre R$ 10.000 e R$ 17.000. Arquitetos de dados e engenheiros sênior são considerados ativos estratégicos em empresas como a Amazon Web Services (AWS), com salários que frequentemente superam os R$ 25.000, pois são eles que garantem a disponibilidade, qualidade e escalabilidade do ativo mais valioso das empresas: seus dados.
Sua carreira em Dados começa aqui
O objetivo é formar o profissional que constrói e gerencia sistemas de dados, o ativo mais valioso das empresas modernas. Ao concluir o curso, você estará preparado para assumir posições de alto impacto, como:
> Engenheiro de Dados
> Arquiteto de Dados
> Engenheiro de Dados Analíticos
> Engenheiro de Dados na Nuvem
> Engenheiro de Plataformas de Dados
Perguntas frequentes
O que está incluído no curso (aulas, materiais, projetos, suporte)?
A faculdade de Engenharia de Dados do Infnet inclui disciplinas com trilhas de aprendizagem, aulas ao vivo e conteúdos online no ambiente virtual, materiais didáticos, atividades e avaliações. Projetos práticos e orientados por professores integram a formação. Há suporte de carreira, acadêmico e coordenação.
Preciso ter experiência prévia ou algum conhecimento específico para começar?
Não. Indica-se somente afinidade com a área escolhida.
Por que o EAD da Faculdade Infnet é diferenciado?
Aulas ao vivo todos os dias
Não são aulas prontas, pré-gravadas anos atrás. São aulas de verdade, 100% ao vivo, todos os dias, iguais à sala de aula, com professores de excelência, mas sem sair de casa.
Flexibilidade
Nesta faculdade, as aulas são ao vivo, mas você pode assisti-las em outros horários se preferir. As aulas ficam gravadas e disponíveis para você.
Comunidade online
Você participa de uma comunidade online com seus colegas e também com milhares de alunos e professores do Infnet, parecida com um Facebook. Você acessa para tirar dúvidas, encontrar oportunidades, fazer amizades e muito mais.
Faculdade referência
A Faculdade Infnet ensina tecnologia há 30 anos. Nossa expertise são as engenharias tech. Até hoje, já foram mais de 30 mil alunos formados em todo o Brasil.
Existe algum pré-requisito ou documentação necessária para me inscrever?
Sim. Os únicos pré-requisitos são: ter concluído o Ensino Médio e ser aprovado em um processo seletivo (vestibular do Infnet, ENEM ou outras formas de ingresso).
Após a aprovação, a equipe de matrículas informa quais documentos pessoais e acadêmicos você deve apresentar.
Se eu perder uma aula ao vivo, consigo assistir a gravação depois?
Sim. Após uma aula ao vivo, sua gravação é disponibilizada no ambiente virtual de aprendizagem da disciplina dentro do período letivo.
Quais são os canais de suporte disponíveis durante o curso?
Você conta com coordenação de curso, secretaria acadêmica, central de carreira, canais de atendimento e suporte técnico do ambiente virtual de aprendizagem.
Há acompanhamento individual ou grupos de apoio para dúvidas?
Sim. Como as aulas são 100% ao vivo, você estuda com uma turma fixa que te acompanha ao longo de toda a graduação. Isso permite criar vínculos reais e ter canais diretos para tirar dúvidas — como grupos no WhatsApp e no ambiente virtual do Infnet.
Além disso, você conta com apoio psicopedagógico para organização da rotina, gestão do tempo e construção de uma agenda de estudos, quando necessário. As disciplinas também têm orientação docente e espaços de interação, como grupos e encontros. E, conforme a necessidade, ainda podem existir iniciativas de monitoria e apoio da coordenação.
Posso ter dupla-ênfase (Double Major)?
Sim, você pode conquistar até duas ênfases nesta graduação, sem precisar refazer disciplinas.
O diploma é de Bacharel em Engenharia de Software e registra suas ênfases no verso, dentre as 5 opções: Engenharia de Inteligência Artificial, Engenharia de Cibersegurança, Engenharia de Dados com IA, Engenharia de Cloud Computing ou Engenharia de Software. A primeira deve ser escolhida nos dois primeiros anos do curso e você pode incluir uma segunda ênfase posteriormente.
Com isso, o diploma garante reconhecimento pleno da sua formação, permite o registro no CREA e mostra ao mercado que você se especializou em duas áreas estratégicas.
Preciso fazer vestibular separado para cada ênfase?
Não. O processo seletivo da Faculdade Infnet é unificado para todas as engenharias tech.
Ou seja, não existem notas de corte diferentes entre as ênfases. Você faz uma só prova, conquista sua vaga, e tem liberdade para decidir qual engenharia seguir.
Minha cidade não está na lista de locais de avaliação presencial, e agora?
A lista atual apresenta as primeiras cidades confirmadas. Novas localidades poderão ser incluídas futuramente, caso a instituição identifique demanda em outras regiões.
Como a obrigatoriedade das avaliações presenciais será apenas a partir de 2027, ainda há tempo para ampliar os locais disponíveis, caso necessário.
Enquanto isso, recomenda-se que o estudante verifique com antecedência se o deslocamento, a partir de 2027, caberá em seu orçamento e planejamento. Leve em conta o local de avaliação presencial mais próximo já confirmado.
Para ajudar nessa análise, considere os seguintes pontos:
- Será apenas um encontro por semestre.
- A aplicação ocorrerá nas últimas semanas do semestre letivo, em dias de semana à noite e aos sábados.
- O aluno poderá escolher o dia e o horário mais convenientes dentro das opções oferecidas pela instituição para sua localidade.
- O calendário acadêmico divulgará todas as datas com antecedência, incluindo a data da segunda chamada, caso o estudante perca o prazo inicial.
Terei que fazer avaliações presenciais assim que começar o curso?
Não. As avaliações presenciais serão aplicadas somente a partir de 2027, sendo realizadas a distância durante o ano de 2026.
Preciso assistir às aulas ao vivo?
Não, você pode assistir no horário que quiser. Mas é muito importante que você dedique tempo ao curso. Para não ficar para trás, você deve assistir todas as aulas, de preferência diariamente. Sempre que possível, assista ao vivo para poder interagir e tirar suas dúvidas com o professor.
Informações e valores
A Faculdade Infnet valoriza o seu tempo! Por isso, disponibilizamos a Íris, nosso atendimento inteligente, que pode ser contatada a qualquer hora do dia para fornecer informações sobre o curso de seu interesse.
Depois desse atendimento inicial, você poderá falar com nossos especialistas, durante o horário comercial, que estão prontos para tirar dúvidas detalhadas e orientar sobre matrícula e processos.