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PÓS-GRADUAÇÃO

COMPUTAÇÃO EM NUVEM para
SENSORIAMENTO REMOTO

Certificado Lato Sensu de 360 horas

Registrada no MEC certificado de 360H

A qualquer hora e em qualquer lugar

resultado imediato

O que é Pós-Graduação em COMPUTAÇÃO
EM NUVEM para SENSORIAMENTO REMOTO

A Pós-Graduação em Computação em Nuvem para Sensoriamento Remoto é uma modalidade de formação que foca em habilidades específicas para o mercado de trabalho em um curto período de tempo. Focado diretamente no conhecimento essencial para o aluno ser inserido rapidamente no âmbito profissional. Tudo isso com avaliações e certificações para provar que o aluno realmente domina o assunto.

O programa de estudo contam com aulas online tem duração de 3 meses, porém o aluno pode finalizar em até 12 meses.

Esse tipo de modalidade garante a rapidez de um ensino de qualidade sem o vinculo com instituições de ensino por muito tempo, com a flexibilidade de horários e local para assistir as aulas. 
O foco na pós-graduação é o conhecimento voltado ao mercado de trabalho, associando sempre a teórica com a prática. O curso de pós-graduação em Geoprocessamento e Geotecnologias da Geo Sem Fronteiras é registrado no Ministério da Educação (MEC).

Aulas online e assíncronas

Pós-graduação com certificado de 360h

Inserção no mercado de trabalho

COMPUTAÇÃO EM NUVEM para SENSORIAMENTO REMOTO É A ESCOLHA CERTA!

A Geo Sem Fronteiras é o maior Portal de Ensino em Geoprocessamento e Geotecnologias do país, com mais de 50 mil alunos formados em diferentes áreas do geoprocessamento.

Com professores mestres e doutores e com experiência no mercado de trabalho.

 

O especialista em Computação em Nuvem para Sensoriamento Remoto consegue encontrar boas oportunidades de emprego em empresas do ramo da mineração, consultoria ambiental, empresas governamentais e ainda em universidades e laboratórios de pesquisa.

Em uma simples pesquisa com o termo “Computação em Nuvem para Sensoriamento Remoto” no Linkedin a nível Brasil, foram encontradas mais de 2 mil vagas. O Geoprocessamento já é considerado um diferencial pelas empresas, e quem conhecê-lo estará sempre um passo à frente de outros candidatos no mercado de trabalho. O salário médio desse profissional é de R$ 7.000,00.

O uso de computação em nuvem para sensoriamento remoto não se limita apenas à elaboração de mapas, cartas e plantas, seu uso é muito mais abrangente e seus benefícios são cada vez mais perceptíveis. Com a utilização do Sistema de Informações Geográficas – SIG, atualizado constantemente em todo o mundo, é possível realizar o planejamento com precisão,  rapidez e consistência, minimizando o tempo e os custos de projeto. Um consultor de geoprocessamento pode trabalhar com organização, alimentação e gerenciamento de bancos de dados de interesses geológicos, minerais, de fauna, flora, agrícola, socioeconômico, etc., com fins de mapeamento ou geolocalização. Transformação de dados de campo em informações georeferenciadas.

Uma grande vantagem da dessa profissão é poder trabalhar remotamente de qualquer lugar para qualquer empresa. Flexibilidade de horário, mobilidade, poder trabalhar de casa, da casa de campo ou da praia, são pontos que colaboram muito para aumentar sua qualidade de vida.

Qualquer pessoa que queira se profissionalizar na área Computação em Nuvem para Sensoriamento Remoto, independente da sua área de atuação ou formação, sejam elas geografia, administração, biologia, oceanografia, medicina, telecomunicações, saneamento básico, engenharia, planejamento urbano, geomarketing, etc, pode iniciar a pós-graduação em Geoprocessamento e Geotecnologias. Nossos cursos te capacitam para ingressar no mercado de trabalho mesmo que seja uma área nova para você. Lembrando que é necessário ter curso de nível superior completo (tecnólogo, bacharel ou licenciatura) para realizar nossa pós-graduação.

O profissional de Computação em Nuvem e Sensoriamento Remoto está apto para gerenciar, supervisionar, coordenar e executar levantamentos georreferenciados de imóveis urbanos e rurais, por meio do sensoriamento remoto, além de gerenciar o tratamento, a análise e a interpretação desses dados. São várias as funções assumidas por um analista de geoprocessamento, entre elas temos, coletar dados e informações geográficas, manusear programas e softwares, realizar simulações numéricas, avaliar as possibilidades de ocorrência de eventos, interpretar dados para transformar em informações geográficas e representá-las de forma mais simples, criar e interpretar mapas digitais etc.

Do ponto de vista tecnológico, o cenário é o melhor possível. Nunca tivemos tantos dados espaciais para trabalhar. Agora, várias constelações de satélites estão adquirindo dados da superfície do planeta. Com isso, é possível fazer análises espaciais cruzando diferentes tipos de dados. grande desafio é conseguir lidar com o grande volume de dados disponíveis hoje e extrair informações úteis. O Sistema de Informação Geográfica – SIG em sua concepção é a forma mais inteligente encontrada para gerenciar esses tipos de dados.

Registro no Crea e MEC

A Geo Sem Fronteiras já atendeu mais de 50 mil alunos de diferentes partes do mundo por meio dos seus cursos. A relevância desse trabalho promoveu, no início de 2017, uma parceria com o Conselho Regional de Engenharia e Agronomia do Rio de Janeiro (Crea-RJ), que passou divulgar os nossos cursos. A empresa está registrada no CNPJ sob número 28.665.577/0001-31, com registro no Crea-RJ sob o número 2018201404. A faculdade parceira e a pós-graduação s~eo certificados pelo Ministério da Educação (MEC), confira pelo QR.code.

A pós-graduação é formada por 11 módulos e a certificação é de 360 horas

Tutoria 24 horas

Utilizamos tecnologia baseada em Inteligência Artificial que permite que o aluno tire suas dúvidas 24 horas por e 7 dias por semana.

TEMPO DE CONCLUSÃO

Você se forma em até 3 meses, mas pode finalizar em até 12 meses.

Focado na Prática

Práticas que serão utilizadas no mercado de trabalho

Sem TCC

No lugar do TCC, você faz as avaliações propostas no decorrer do curso. O único pré-requisito é graduação completa e computador com conexão com a internet.

INDICAÇÃO PARA EMPRESAS

Indicamos nossos alunos para empresas que nos procuram.

Você faz o seu horário

Não é necessário comprovar presença. Estamos formando profissionais

Grade Curricular

Aula 1.1 – Noções  Básicas de Lógica de Programação

  • Lógica de programação. 
  • Compreensão e deduções de problemas. 
  • Construção do programa. 
  • Algoritmo.
  • Implementação.


Aula 1.2 – Introdução ao JavaScript

  •  Entrada, processamento e saída. 
  • Introdução ao Javascript. 
  • Editores de código. 
  • Ambiente de desenvolvimento.


Aula 1.3 – Comandos Básicos

  • Saida de dados com alert () e Console.log(). 
  • Variáveis e constantes. 
  • Entrada de dados com pront. 
  • Comentários. 


Aula 1.4 – Conversão de Tipos

  • Tipos de dados e conversão de tipos.
  • Exemplos de dados processamento e saída.


Aula 1.5 – Prática Com JavasScript

  • Exercícios práticos. 
  • Considerações finais.

Aula 2.1 – Introdução ao HTML 

  • Estrutura básica de um HTML. 
  • Cabeçalhos, parágrafos e campos de formulário. • Exemplos práticos.


Aula 2.2 – Integração HTML com JavaScript

  • Criação do programa Javascript. 
  • Métodos querySelector() e getElementById(). 
  • Introdução a eventos e funções. 
  • Propriedades innerText, innerHTML, e value. 
  • Método preventDefault(). 


Aula 2.3 –  Classes 

  • Principais funções da classe Math 
  • Exemplos práticos


Aula 2.4 – Prática com HTML / JavaScript 

  • Exemplos de programas JavaScript integrados com HTML.
  • • Exercícios práticos. 
  • Considerações finais da integração com HTML. 


Aula 2.5 – NODE.JS 

  • Construção de algoritmos com Node.js. 
  • Instalação do Node.js. 
  • Adição de pacote para entrada de dados. 
  • Criação e execução de programas com Node.js
  • • Exemplos de algoritmos. 
  • • Considerações finais de Javascript com Node.js

Aula 3.1 – Estruturas Condicionais Básicas

  • Introdução. 
  • If…Else. 
  • Operadores Relacionais. 
  • Exemplos práticos. 


Aula 3.2 – Operadores Lógicos

  • Definição e tipos de operadores lógicos. 
  • Prática de desenvolvimento de aplicações JavaScript.


Aula 3.3 – Operador Ternário e Outras  Estruturas  Condicionais

  • Operador ternário. 
  • Switch…Case. 
  • Exemplos com HTML e JavaScript.


Aula 3.4 – Prática com Condicionais

  • Exemplos com NODE.JS. 
  • Exercícios.


Aula 3.5 – Prática com  Condicionais II

  • Exercícios. 
  • Aplicações Práticas. 
  • Considerações finais. 

Aula 4.1 – FOR-IN LOOP 

  • O que são estruturas de repetição? 
  • Para que servem as estruturas de repetição? 
  • Como as estruturas de repetição funcionam ? 
  • O que é um loop for-in? 
  • como criar loop for-in em JavaScript? 
  • Quando usar um loop-for-in?


Aula 4.2 – WHILE E DO-WHILE LOOP 

  • O que é um loop while e do-while ? 
  • Como criar um loop while e do-while em JavaScript? • Quando usar um loop while e do-while? 
  • Exemplos práticos.


Aula 4.3 – Depurar Programas

  • Detectar erros. 
  • Tipos de erros. 
  • Exemplos práticos.


Aula 4.4 – Repetição com  NODE. JS

  • Exemplos de Algoritmos com NODE.JS. 
  • Exercícios.


Aula 4.5 – Prática com Estruturas de Repetição

  • Exercícios. 
  • Considerações Finais. 
  • Considerações Finais.

Aula 5.1 – Conceitos Básicos de Vetores

  • Definição de vetores. 
  • Inclusão e exclusão de itens. 
  • Tamanho do vetor e exibição de itens. 
  • For…of e forEcha(). 
  • Localizar conteúdo. 
  • Exemplos práticos.  


Aula 5.2 – Vetores de Objetos

  • O que são objetos? 
  • Objetos em javaScript. 
  • Manipulando objetos dentro de um vetor. 
  • Desestruturação e operador Rest/Spread. 
  • Pesquisar e filtrar dados.


Aula 5.3 – MAP, FILTER E REDUCE 

  • Definição dos métodos Map, Filter e Reduce.
  • Chamando os métodos de operação sobre vetores.
  • Prática com os métodos Map, Filter e Reduce. 


Aula 5.4 – Classificar os Itens do Vetor  

  • Algoritmos de classificação. 
  • Implementação dos métodos sort() e revers. 
  • Aplicação prática. 


Aula 5.5 – Vetores  com NODE. JS 

  • Exemplos de Algoritmos com NODE.JS. 
  • Exercícios. 
  • Considerações Finais. 

Aula 1 – Introdução a Lógica de Programação com Javascript

  • Estruturação de Algoritmos.
  • Declaração de Variáveis e Constantes
  • Funções.
  • Estruturas condicionais.
  • Estrutura de repetição.
  • Boas práticas de programação no GEE.


Aula 2 – Introdução ao Google Earth Engine 

  • Apresentação da plataforma de computação em nuvem GEE.
  • Cadastro de usuário.
  • Ferramentas e editor de código (JavaScript).
  • Verificando erros no terminal.
  • Gerenciador de Scripts.
  • Exemplo das principais Aplicação no Geoprocessamento.
  • Explorando a base de dados do GEE.


Aula 3 – Análise Espacial no Google Earth Engine

  • Análise espacial utilizando imagens multibandas.
  • Trabalhando com coleção de imagens.
  • Utilização de vetores, geometria e coleções.
  • Implementação de métodos e algoritmos.
  • Noções de sensoriamento remoto.
  • Pré-processamento de imagens orbitais.


Aula 4 – Processamento de Índices Biogeofísicos

  • Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI).
  • índice de vegetação realçado (EVI).
  • Índice de vegetação ajustado ao solo (SAVI).
  • Seleção e visualização de imagens na biblioteca.
  • Utilização de filtros nas bibliotecas.
  • Operações e processamento de imagens (Reducers).
  • Utilização de variáveis no processamento.
  • Adicionando mapa ao display.
  • Máscara para remoção de água e valor de pixel zero.
  • Compartilhamento de Script.


Aula 5 – Tabelas e Vetores

  • Utilizando biblioteca de tabelas.
  • Regras para importação de Fusion Table e Asset
  • Enviado arquivos shapefiles (Asset).
  • Criando Coleções.
  • Recorte e visualização de mapas.

Aula 1 – Boas Práticas de Programação no Google Earth Egnine

  • Funções cliente e servidor.
  • seleções e máscaras.
  • Redução (média, máximo e mínimo).
  • Coleções.
  • Como realizar a exportação de arquivos.


Aula 2 – Depurando o Código no GEE

  • Verificando erros de Sintaxe.
  • Erros do cliente.
  • Bloqueio do navegador.
  • Tempo limite de execução de script.
  • Erros Internos.


Aula 3 – Instalação do Python 

  • Opções de Instalação.
  • Importação de Pacote.
  • Sintaxe.
  • Objeto data.
  • Utilização de plugins com QGIS.


Aula 4 – Java Script (Objeto e Métodos)

  • Estrutura de dados com Listas.
  • Conversão de tipos Casting.
  • Estrutura de dados com Dicionários.
  • Manipulando Datas.
  • Passagem de valor por parâmetros.


Aula 5 – Utilizando o paradigma de programação funcional

  • Estrutura de repetição (foor/loops).
  • Condicionais If/Else.
  • Interação Cumulativa.
  • Boas práticas.

Aula 1 – Imagens 

  • Visualização de imagens.
  • Informação e metadados.
  • Operações Matemáticas.
  • Operações Condicionais.
  • Operações morfológicas.
  • Transformações Espectrais.


Aula 2 – Coleção de Imagens

  • Filtrando Coleção de Imagens.
  • Trabalhando com imagem multiespectral.
  • Exibindo coleção de imagens.
  • Matemática de imagens.
  • Estatística de imagens.
  • Reduzindo uma coleção de imagens.
  • Composição de mosaicos.


Aula 3 – Composição, máscara e mosaico de Imagens

  • Composição com redutores.
  • Aplicação de máscaras.
  • Construção de Mosaico.
  • Extração de gráficos.
  • Exportação de dados.


Aula 4 – Reduces (Redutores)

  • Redução de coleção de imagens.
  • Estatística de uma região de imagem.
  • Estatística de uma vizinhança de imagem.
  • Estatística de tabelas.
  • Regressão Linear.


Aula 5 –
 Construção de gráficos

  • Gráficos de dados matriciais.
  • Construindo gráficos para imagens.
  • Coleção de imagens expressa em gráficos.
  • Estilo e configurações de gráficos.

Aula 1 – Conceitos do GEE 

  • Como funciona.
  • Aplicação Cliente vs Servidor.
  • Escala.
  • Projeção.


Aula 2 – Algoritmos para Landsat 

  • Cálculo da radiância.
  • Cálculo da reflectância.
  • Reflectância de superfície.
  • Filtro de nuvem.


Aula 3 – Algoritmo para Sentinel

  • Metadados e filtragem.
  • Pré-processamento Sentinel-1.
  • Reamostragem e redução da resolução.
  • Reduzir resolução.


Aula 4 – Recursos e Fusion Tables (Dados vetoriais e matriciais)

  • Calculando índices biogeofísicos por município.
  • Trabalhando com dados CSV (Fusion Tables).
  • Criando Fusion Tables.
  • Carregar Fusion Table no Display.
  • Convertendo shapefile para Fusion Table.


Aula 5 – Análise de Séries Temporais com GEE

  • Análise de séries temporais utilizando LANDSAT 8 NDVI.
  • Utilizando as funções join(), map() e reduce().
  • Elaboração de gráficos e análise de tendências Linear NDVI.
  • Exportação de gráficos e dados.

Aula 1 – Importação e Exportação de Dados 

  • Importando Dados Raster.
  • Carregando recursos de imagem.
  • Edição de propriedades.
  • Importando Dados da Tabela.
  • Exportando dados de imagem e tabela.


Aula 2 – Análise de Cobertura Florestal

  • Dados Hansen et al. (2013).
  • Pré-processamento de dados de cobertura florestal.
  • Quantificando Mudanças Florestais em uma Região de Interesse.
  • Calculando áreas de pixel.
  • Mapeando a perda anual da floresta.


Aula 3: Sistema de Alerta de Desmatamento (FORMA)

  • Filtrando dados por data.
  • Aplicando análise em uma região de interesse.
  • Análise para múltiplas regiões.
  • Comparando FORMA e Hansen et al.


Aula 4 – Análise da Água Superficial Global

  • Visualização de dados.
  • Adicionando Parâmetros de Visualização.
  • Resumindo a mudança dentro de uma região de interesse.
  • Transição de classe de água.
  • Criação de um gráfico de resumo.


Aula 5 – Classificação Supervisionada

  • Algoritmos de classificação.
  • Filtro de nuvem.
  • Implementação de Algoritmo.
  • Avaliação de precisão.
  • Classificação não supervisionada.

Aula 1 – Índice de Seca 

  • Produto de incide de seca PDSI.
  • Banco de dados TERRACLIMATE.
  • Construção de mapas.
  • Construção de gráficos.
  • Análise de séries temporais.
  • Exportação de dados.


Aula 2 – Análise de Áreas de Pastos no Brasil

  • Dados do satélite MODIS.
  • Índices de vegetação.
  • Classificação automática.
  • Regressão linear da evolução de áreas de pastos.
  • Exportação de dados.


Aula 3 – Trabalhando com Dados de Precipitação

  • Dados TRMM.
  • Extração de chuva.
  • Estatística aplicada a precipitação.
  • Análise espacial chuva.
  • Validação de Dados.
  • Exportação de mapas de precipitação e gráficos.


Aula 4 – Utilização da Base do MapBiomas

  • Conhecendo a plataforma do Mapbioamas.
  • Acessando os dados pelo GEE.
  • Reamostragem de dados.
  • Recorte de áreas de interesse.
  • Exportação de imagens processadas.


Aula 5 – Evapotranspiração

  • Balanço de Energia.
  • O algoritmo SEBAL.
  • Importação e utilização do algoritmo.
  • Visualização de dados.
  • Exportação de imagens de evapotranspiração.

Corpo Docente

Professores

Titulação

Lucas Figueira - Geógrafo
Mestrado
Rosner Henrique - Eng. Cartográfica
Bacharel
Robson Gomes - Eng. Agrônomo
Especialista
Bernard Oliveira - Geoprocessamento
Mestrado
Gustavo de Oliveira - Geógrafo
Especialista
Edy Stefanno da Silva - Eng. Agrônomo
Especialista
Diogo Rodrigues - Eng. Agrícola
Doutorado
Carlos Alberto - Processamento de Dados
Doutorado
Kátia Ramos - Geógrafa
Mestrado
Allison Castro - Geógrafo
Mestrado
Rodrigo Pittigliani - Eng. de Produção
Especialista
Yane Freitas Silva - Eng. Agrônoma
Doutorado
Victor Hugo - Geógrafo
Mestrado
João Rissatti - Eng. Agrimensor
Doutorado

VANTAGENS DA nossa PÓS-GRADUAÇÃO

Presença Online

Se você reparar, tudo migrou ou está migrando para internet. Armazenamento de dados, processos empresariais, sistemas financeiros, tarefas de trabalho, reuniões de equipes, compras de produtos e serviços, atividades de lazer e até relacionamentos.

Por que com a educação seria diferente? Atualmente, o número de cursos online só aumenta. Eles vão desde os cursos gratuitos até as Pós-graduações com certificações.

Agilidade e flexibilidade de tempo

Quem nunca desejou que o dia tivesse mais de 24 horas para poder cumprir todas as suas tarefas? Atualmente, formações que permitem ao aluno estudar nos seus próprios horários levam vantagem.

Além disso, o mercado de trabalho é extremamente dinâmico e competitivo. Cada vez menos pessoas estão dispostas a passar anos estudando um assunto para, só então, obter uma certificação. Não é por acaso que a Pós-graduação da Geo Sem Fronteiras por valorizar a agilidade.

Aplicação prática

O mundo de hoje exige que os profissionais adquiram novas habilidades constantemente. E não basta ter sede de conhecimento. É preciso aprender mais rápido do que os concorrentes.

Não é à toa que as formações atuais estão focando na aquisição e aplicação prática do que o mercado pede. Ao finalizar a nossa pós-graduação, você pode ter certeza que terá conquistado capacidades totalmente úteis para o cotidiano de trabalho.

Reconhecimento do mercado

Foi-se o tempo em que as empresas só valorizavam instituições antigas e extremamente formais. Os gestores da atualidade reconhecem as formações que realmente preparam seus colaboradores para o dia a dia das profissões.

Há cada vez menos espaço para aquele tipo de conhecimento que fica só nos livros ou projetos acadêmicos. A demanda é por metas e, com isso, o reconhecimento é dado para as formações que entregam resultados. Essa é outra vantagem da nossa Pós-graduação: os gestores logo se dão conta de que o aluno realmente sabe executar tarefas.

PÓS-GRADUAÇÃO EM computação
em nuvem e sensoriamento remoto
VALE A PENA?

Obviamente, isso não quer dizer que existe uma unanimidade em relação a eles. Enquanto alguns empregadores são verdadeiros entusiastas desse formato, outros admitem que ainda precisam se informar melhor sobre o assunto.

O fato é que, no fim das contas, não interessa até que ponto um contratante conhece o Geoprocessamento e as Geotecnologias. O mais importante é que ao fazer um curso desse tipo o estudante sai com o domínio de uma habilidade específica.

Se essa habilidade for justamente aquela que o empregador está procurando, fechou! A tendência é que os dois cheguem em um acordo com muito mais facilidade.

Conheça nossos Professores

PREVISÃO DE CONCLUSÃO DO CURSO

O acesso ao curso é por 12 meses, porém o aluno pode finalizar em 3 meses. Aconselhamos que os alunos assistam as aulas mais de uma vez e as façam com calma.

Entenda mais sobre o curso

Programa de aprendizado

Comunidade Ativa

Networking

Serviços de Carreira

Sistema de Certificação para consulta de empresas

Perguntas Mais Frequentes

Para obter o certificado de pós graduação, é necessário concluir, as disciplinas propostas. Ao ser aprovado nas avaliações das disciplinas você, estará qualificado para receber o certificado de pós-graduação em Geoprocessamento e Geotecnologias. Não é necessário fazer um Trabalho de Conclusão de Curso (TCC).
 

Nós disponibilizamos uma comunidade exclusiva para interação com os colegas de turma, criando assim uma comunidade colaborativa. Essa abordagem proporciona um ambiente propício para a troca de conhecimentos, o esclarecimento de dúvidas e o compartilhamento de experiências.

O início é imediato!

O curso pode ser finalizado em 3 meses, porém se o aluno desejar pode finalizar em 12 meses.

Estudantes com busquem uma qualificação rápida e objetiva, com foco no mercado de trabalho.

Conteúdo direto ao ponto, aplicável sempre associando teoria com prática.

Professor Lucas Figueira.
Mestrado em Ciência e Sistema de Informação Geográfica pela Universidade Nova de Lisboa, especialista em Gestão Ambiental pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e Graduado em Geografia (Licenciatura e Bacharelado) pela Universidade Gama Filho (UGF).

Sim. As aulas são gravadas de forma que cada aluno assista no seu tempo e horário que estiver disponível.

Pós-graduação em Computação em
Computação em Nuvem para Sensoriamento Remoto

Dias
Horas
Minutos
Segundos
Condições especiais para ex-alunos, assinantes, profissionais com registro em conselho de classes, professores e universitários. Entre em contato pelo WhatsApp!

de R$ 9.200,00

12x R$ 208

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