![[Universidade Presbiteriana Mackenzie]](/fileadmin/CONFIGURACOES/DEFAULT_21/Resources/Public/Template/img/logo/universidade_mack_v2.svg "Universidade Presbiteriana Mackenzie"){kind=logo}
O programa tem uma única área de concentração denominada de Computação Aplicada. É uma área que se destina a trabalhar conhecimentos em aplicações concretas da computação. E o programa direciona essas aplicações para dois segmentos da computação que estão entre os maiores desafios da atualidade: “Ciência de Dados e Métodos Analíticos Aplicados” e “Tecnologia de Desenvolvimento de Sistemas Computacionais ” que são as suas Linhas de Pesquisa do programa.
A opção pela “Computação Aplicada” se deu porque é uma área que atende a todos os quesitos fundamentais que devem direcionar um mestrado profissional, quais sejam: deve estar associado às necessidades do mercado regional (São Paulo e região), às oportunidades de projetos de pesquisa e desenvolvimento, ao apoio do mundo empresarial (que o programa tem), e fundamentalmente, às competências dos docentes do programa e à infraestrutura disponível na universidade.
O objetivo do curso é assim, a partir da competência do corpo docente, criar e transferir soluções para a realidade prática das empresas, por meio dos alunos. O uso de ferramentas computacionais acessíveis a todo profissional e um intenso hands-on baseado em casos reais, é o padrão do curso.
Assim, promove-se a inovação tecnológica, incrementando-se a qualificação técnica dos profissionais e das empresas.
A área está estruturada de forma que o curso exerça papel de elo com o mercado, diferenciando-o assim, de um mestrado acadêmico, e objetivando transferir às organizações soluções e inovações tecnológicas que alavanquem a qualificação e que sejam efetivamente implantadas, uma vez que o sucesso tecnológico depende fundamentalmente do envolvimento empresarial, que em última análise é o responsável por completar o processo de inovação.
Tecnologia de Desenvolvimento de Sistemas Computacionais - Esta linha de pesquisa concentra-se no estudo de métodos, técnicas e ferramentas para a concepção, construção, validação e evolução de sistemas de software complexos, robustos e de alta qualidade. Fundamentada nos princípios da Engenharia de Software, a linha abrange desde a engenharia de requisitos e definição de arquiteturas até práticas contemporâneas de DevOps, métodos ágeis e a aplicação de Inteligência Artificial ao ciclo de vida do desenvolvimento.
Além disso, busca-se produzir sistemas não apenas tecnicamente sólidos e seguros, mas também centrados no ser humano e adequados ao contexto de uso. Os projetos abrangem aplicações web, móveis e corporativas, voltadas para áreas como Saúde, Educação e Finanças, entre outras. Essa convergência reconhece que a qualidade de um sistema envolve tanto aspectos tecnológicos quanto sua acessibilidade, impacto na produtividade e satisfação dos usuários finais.
Os projetos de pesquisa incluem desde modelagem e automação de processos de desenvolvimento até a criação de sistemas interativos avançados, contribuindo de forma significativa para o avanço científico e tecnológico da Computação Aplicada. Assim, a linha promove uma abordagem integrada que une o rigor da Engenharia de Software ao foco humano dos Sistemas Interativos, fomentando o desenvolvimento de soluções inovadoras, centradas no usuário e sustentadas por bases técnicas robustas. O objetivo é integrar rigor teórico e aplicação prática, atendendo às demandas reais da indústria e da sociedade por soluções confiáveis, escaláveis e sustentáveis.
Ciência de Dados e Métodos Analíticos Aplicados - Esta linha de pesquisa está associada a dois dos principais desafios da atualidade: Big Data e Métodos Analíticos Aplicados. São eixos que se inter-relacionam e se complementam e que vem sendo tratados na literatura e no mercado como o ambiente de Big Data/Analytics.
O Big Data dedica-se de forma mais direta à fase de tratamento inicial das grandes massas de dados, englobando as etapas de coleta, preparação, organização e armazenamento dos dados. Estuda conceitos e instrumentos que tornam os dados em condições para a fase seguinte de análise. Trata dos procedimentos de coleta por meio de sensores ou outros meios, envolvendo, inclusive, a internet das coisas. No processamento e armazenamento aborda protocolos de padronização de dados para integração e o estudo de ferramentas de recepção de dados em plataforma de Big Data/Analytics e sistemas gerenciadores com capacidade de processamento paralelo de grandes massas de dados.
O segundo eixo, Métodos Analíticos Aplicados (o “Analytics”) contempla várias áreas do conhecimento, como: Inteligência Artificial (IA), Análise Estatística avançada e Pesquisa Operacional (PO). O eixo abordará análise exploratória e a visualização de dados com o uso de técnicas e ferramentas computacionais, que sintetizam grandes volumes de dados e que permitem novas percepções (insights) sobre a massa de dados. Mas, principalmente, no nível mais avançado envolverá técnicas mais sofisticadas com objetivos preditivos e/ou prescritivos, apoiadas em modelos matemáticos com base em IA, utilizando técnicas variadas de aprendizado de máquina, redes neurais artificiais, deep learning e metaheurísticas de vários tipos, algumas muito utilizadas inspiradas em processos da natureza. Além ainda, de técnicas clássicas de inferência estatística e PO.